네거티브 프롬프트 인버전: 텍스트 안내 확산 모델을 이용한 빠른 이미지 인버전

확산 모델을 활용한 이미지 편집에서 원본 이미지의 재구성 충실도를 유지하면서 스타일을 변경하는 것이 중요합니다. 기존 방법들은 최적화를 통해 재구성 충실도를 보장하지만, 이들의 단점은 최적화에 많은 시간이 소요된다는 것입니다. 본 논문에서는 최적화 없이 순전파만으로 동등한 재구성을 달성할 수 있는 부정 프롬프트 인버전(negative-prompt inversion) 방법을 제안합니다. 이를 통해 초고속 편집 과정을 가능하게 합니다. 실험적으로 본 방법의 재구성 충실도가 기존 방법들과 유사함을 입증하였으며, 512 픽셀 해상도와 50개 샘플링 단계에서 약 5초 내에 역변환(inversion)이 가능하며, 이는 널-텍스트 인버전(null-text inversion)보다 30배 이상 빠릅니다. 제안된 방법으로 계산 시간을 줄임으로써 확산 모델에서 더 많은 샘플링 단계를 사용하여 중간 정도의 계산 시간 증가로 재구성 충실도를 개선할 수 있습니다.