Computer Vision/Generative Models4 Stable Diffusion (2022) 논문 리뷰 Stable Diffusion의 논문 제목은 High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models다. (링크) 저자는 Robin Rombach, Andreas Blattmann, Dominik Lorenz, Patrick Esser, Björn Ommer다. 논문 Github: 링크 Stable Diffusion Web UI Gihub: 링크 Stable Diffusion은 전에 헤어 스타일 생성 하는데 Stable Diffusion Web UI를 써본적이 있어서 잠깐 봤던 모델인데 논문을 보면서 다시 정리해본다. 그때 Control Net을 썼는데 이 모델도 리뷰 해야겠다. Abstract이미지 형성 과정을 denoising autoencoder.. 2025. 7. 2. Diffusion Model 기본 내용 정리 Diffision Model에은 아래 레퍼런스에 나온 블로그와 CVPR 2022의 Tutorial on Diffusion Model (링크)에 기반해서 간략하게 설명한다. 주로 DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models) 모델 (링크) 에 근거하여 설명한다. Diffusion Model은 원본 데이터에 단계별로 noise를 추가하는 과정인 forward diffusion process와,최종 noise에서 단계적으로 noise를 제거하여 원래 데이터로 복원하는 reverse denoising process 과정으로 구성된다. Forward Diffusion Process 순전파는 원본 이미지인 x0에 노이즈를 추가해서 Noise xT을 만드는 과.. 2025. 7. 2. VAE 정리 생성 모델의 초기 형태인 Variational AutoEncoder (VAE)를 간단하게 정리해본다. DALL-E 등의 생성 모델들에서 이산화된 VAE를 많이 쓰길래 그 기반이 되는 VAE를 복습할 겸 해서 정리한다. VAE의 구성요소는 아래와 같다. 1. Observation, 관측된 데이터 x. 데이터 집합 D. 2. Latent variables, 잠재 변수 z 3. Stochastic Encoder 함수 qψ(z|x)는 주어진 관측 데이터로부터 latent space로 매핑하는 함수다.이는 Inference Model이라고 한다. 이를 통해서 다루기 어려운 함수인 pθ(z|x)를 근사한다. 그리고 $p_{\theta } ( z | x.. 2025. 7. 2. Introduction to Generative Models 이 포스트에서는 여러가지 생성모델의 발전 흐름과 간략한 분류를 정리하고자 한다.우선 생성 모델, Generative Models의 정의를 알아야 한다.생성 모델의 정의영문 위키의 generative model 문서를 보면 다음과 같이 정의한다. a generative model is a model of the conditional probability of the observable X, given a target ya discriminative model is a model of the conditional probability of the target Y, given an observation x 또는 A generative model is a statistical model of the joint .. 2024. 2. 26. 이전 1 다음
