Concordant - General Negative Embedding

Concordant은 제가 실험을 위해 스스로 만든 또 다른 TE 음성 모델이며, 다른 사람들도 이 효과를 좋아할 것이라 생각했습니다.

이 모델은 색상을 더 강조하거나 사물을 더 화려하게 만들지 않으며, 대신 이미지가 흐릿해지지 않도록 색상을 평균화합니다(즉, 과도한 대비 색상은 없지만 의도하지 않는 한 덜 우울한 회색도 줄입니다).

또한 세부 사항을 추가하지만, 스타일을 압도하지 않는 보다 중립적인 방식으로 적용됩니다. 학습 데이터에는 사람, 동물, 직접적인 주체가 전혀 포함되지 않고, 오직 추상적인 개념들로 구성되어 있어 이미지가 Concordant 레이아웃과 색상에서 벗어나도록 유도합니다(이 때문에 이름이 Concordant입니다). 이 효과는 반현실적 모델에서 더 잘 작동하지만, 여러 모델에서 테스트가 진행되었습니다.

학습 단계에 따라 2가지 유형이 있으며, 각각 약간 다른 결과를 제공합니다. 5k 버전은 배경을 단순하거나 평범한 색상 대신 생성할 가능성이 높아, 제가 거의 항상 단색 배경을 원하지 않는다는 점에서 매우 도움이 됩니다.

모든 테스트는 VAE를 사용하지 않고 진행되었으며, 일부 흐릿한 이미지는 모델이 VAE를 필요로하기 때문입니다. 또한 후처리나 수정은 전혀 하지 않았습니다.