Diffusion 관련

이 글에서는 Diffusion의 간단한 개념과 Diffusion 과정을 MNIST 생성을 통해 다뤄보고자 한다.DDPM 모델 기반으로 다룬다.확산 모델은 인공지능 기술 중 하나로, 이미지, 음성, 텍스트와 같은 데이터를 단계적으로 노이즈로 변환시킨 후, 역방향 과정을

이 글에서는 diffusion 모델에 class 조건을 부여하여 원하는 MNIST 글자를 생성해 보고자한다.torchvision을 이용하여 MNIST 데이터셋을 다운받는다.모델에 class 정보를 추가로 입력받기 위해 Embedding layer가 추가되었다.각 클래스

이 글에서는 diffusers 라이브러리를 이용한 pretrained 사용예시와 Fine-Tuning을 다뤄보고자 한다. 라이브러리 가져오기 pretrained 모델 받기 모델들은 허깅페이스에 있다. 이후로는 다음과 같이 매우 간단하게 이미지를 생성할 수 있다.

이 글에서는 diffusion 모델에 color guidance와 clip guidance를 적용해 보고자 한다.사용할 사전학습모델과 scheduler는 아래 코드와 같다.이미지를 간단히 생성해 보자.이 글에서 guidance를 적용하기 위해 각 step을 지난 x에