stable diffusion

개요

• "Stable Diffusion"은 주로 이미지 생성 및 변환에 사용되는 인공지능 모델인 "Diffusion Models"의 안정성을 개선하기 위해 개발된 기술입니다.

• Diffusion Models은 이미지의 생성, 수정, 압축, 복원 등에 적용되며, 주로 머신 러닝과 딥러닝 기술을 사용하여 구현됩니다.

• Diffusion Models은 이미지의 화소(pixel)를 점진적으로 샘플링하고, 역방향 확산(backward diffusion)으로 이미지를 생성하는 기술입니다.

  • 간단히 말해, 초기 노이즈를 가진 이미지를 점진적으로 노이즈를 감소시키면서 원하는 이미지를 생성하는 방식으로 작동합니다.
  • 이러한 방식은 생성된 이미지가 점차적으로 더 정확하고 자연스러워지는 특징

• "Stable Diffusion"은 Diffusion Models에서 안정성과 성능을 개선하는 방법 중 하나입니다.

  • 기존의 Diffusion Models는 높은 수준의 노이즈에서 이미지를 생성하는 데 어려움이 있을 수 있으며, 이로 인해 이미지 품질이 저하되는 문제가 발생할 수 있습니다.
  • Stable Diffusion은 이러한 문제를 완화하고 더 안정적인 이미지 생성을 가능하게 합니다.