오늘 리뷰할 논문은 CLIP과 STLYEGAN2, 두 아키텍처를 이용한 text-driven image generation 논문이다. 본 연구는 text prompt에 따른 이미지 생성을 목표로 하며 본 논문에서는 3가지 테크닉을 제안한다. 1. text-guided latent optimization 하나의 이미지의 manipulation을 적용하기 위해 iteration으로 optimization 하는 방법. 변화는 잘 되지만 optimization을 위해 300 iteration 을 돌아야 하기 때문에 비효율적이다. 또한, disentanglement 가 안된다. 학습 loss는 다음 수식과 같다. G는 사전 훈련된 StyleGAN이다. GAN Generator 와 Dclip은 두 인수의 CLIP ..