콘텐츠를 생성하고 학습하는 과정에서 대규모 데이터셋에 의존하는 것은 많은 비용과 시간이 소요되는 문제점을 안겨줄 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 생성 모델을 활용하여 데이터셋을 증강시키는 연구가 이루어지고 있습니다. 그러나 이전까지의 방법들은 이미지나 텍스트 중 한 가지에만 특화되어 있거나, 합성 과정을 세밀하게 제어할 수 없어 데이터의 다양성이 부족한 경우가 많았습니다. 이에 CtrlSynth는 이미지와 텍스트를 모두 지원하며 합성과정을 세밀하게 제어할 수 있는 기술로, 데이터 효율성과 안정성을 높일 수 있습니다. 이를 통해 다중모달 학습에 있어서 더 나은 성능과 효율성을 기대할 수 있습니다.

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