TILDE는 텍스트-이미지 확산 모델에서 개념 소거를 위한 새로운 방법입니다. 기존 방법은 목표 개념을 효과적으로 제거하지만, 품질과 다양성을 유지하는 데 어려움이 있었습니다. TILDE는 사전 학습된 모델의 조건부 분포와 일치하는 방식으로 개념 소거를 수행하여, 원치 않는 이미지를 억제하면서 유용한 이미지 생성 능력을 유지합니다.
TILDE는 기울어진 에너지 기반의 anchor-free 목표를 사용하여, 기존 방법보다 더 나은 성능을 보입니다. 특히 객체, 예술 스타일, 캐릭터 등 다양한 분야에서 효과적인 소거와 유지 성능을 보여줍니다.