# Generative Model
Generative Model 시리즈3
생성모델에 대한 기초적인 지식이 없다면 이 블로그를 추천한다. \[4주차] 딥러닝 기반 음성합성(2) Flow based model을 이해하기 위한 식 a는 scale, b 는 bias 이다. 이떄 역함수를 표현하는 방법은 아래와 같이 된다. 행렬에서도
Generative Model 시리즈1
\*\*discriminative(판별 모델) vs generative model(생성 모델)\*\*참고 사이트 : https://ratsgo.github.io/generative model/2017/12/17/compare/discriminative mod
Denoising Diffusion Probabilistic Models
Diffusion Model 을 가장 먼저 제안한 논문 (Ho et al., 2020)을 리뷰해 보았습니다.
Cold Diffusion: Inverting Arbitrary Image Transforms Without Noise
DDPM 에서 사용한 degradation 방식은 이미지에 Gaussian noise를 추가하는 것입니다. 이를 일반화해, noise를 사용하지 않고 임의의 변환을 사용해 이미지를 degrade 시키는 방식을 제안한 Cold Diffusion 논문에 대한 리뷰입니다.
Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution
새로운 형태의 생성 모델을 제안한 Song & Ermon (2019) (Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution) 논문에 대한 리뷰입니다.
Generative Adversarial Networks
대표적인 Deep generative model 중 하나인 GAN (Generative Adversarial Network) 를 처음 소개한 논문을 리뷰해 보았습니다.
[논문 리뷰] VQ-VAE: Neural Discrete Representation Learning
SSL(Self-Supervised Learning) 이해하기 네번째!
[간단정리] Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents(DALL-E2)
Some notes on DALL-E2
[논문 리뷰] Denoising Diffusion Probabilistic Model(2020)
최근 openAI에서 발표한 DALL.E2의 놀라운 성능에 감명 받아, 논문을 읽어보다 diffusion model에 대해 먼저 공부하기 위해, Denoising diffusion probabilistic model(DDPM)에 대해 공부해 보았다.생성 모형은 기본적으
[논문 리뷰] Image Generation from Scene Graphs
생성 모델의 유용성으로 text로부터 이미지를 생성하는 모델들이 나왔으나 sentence에 많은 object가 존재할 때는 생성에 어려움이 있었다.선형 구조의 sentence를 위 그림과 같이 objects와 relationships로 표현하는 scene grah로 나
[논문리뷰] Deep Fluids: A Generative Network for Parameterized Fluid Simulations
Paper Review for "Deep Fluids by Kim et al".
Similarity Learning & Contrastive Learning
Similarity Leanring & Contrastive Learning(1)
[Point Review] CircleGAN: Generative Adversarial Learning across Spherical Circles
GAN에서 Discriminator는 Generator가 만든 이미지가 실제 이미지의 prototype과 유사한지 평가하는 역할을 한다. 하지만 Single prototype은 mode collapsing 문제가 있고 이를 해결하고자 multiple discrimina
4주차 Generative Models 정리
강아지 사진이 있다면 그 사진의 분산 p(x)를 예측한다.1\. Generation : training set에 없는 강아지와 같은 이미지를 여러 개 생성할 수 있다.2\. Density Estimation : 어떤 이미지가 들어왔을 때 강아지같은지, 고양이같은지 구분
