[인공지능 응용] Diffusion

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PPT 수업 정리

1. Deep generative models

• Discriminative model
  정확히 어떤 클래스에 들어가야하는지 결정하는 모델, Regression 선형 회귀가 속함, classification 느낌
• Generative model
  각 클래스의 분포에 집중하여 어떤 분포에 들어갈 가능성이 큰지 생각함, 연산량이 많음 (확률값이므로), 확률 분포이용, GDA이 속함
  

2. Variational Autoencoders

VAE는 generative model의 한종류로, input image X의 feature를 추출해서 latent vector z를 통해서 완전히 새로운 data를 생성하는 것이 목표다.

3. Diffusion Models

• Forward diffusion process- input에 노이즈를 점차적으로 추가한다 (fixed)
• Reverse denoising process- denoising 하면서 데이터를 점점 생성한다
  

diffusion model은 hierarchical VAE로 여겨진다.
diffusion model에서는 inference model은 고정되어 있고 최적화하기 쉬움

Imagen

text to image diffusion model

정리

output과 input은 동일한 형태여야함
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