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개요DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)은 고차원 데이터(예: 이미지, 오디오)를 점진적으로 노이즈화하고, 이를 역방향(reverse) 과정에서 복원하는 확률적 생성 모델입니다. GANs(Generative Adversarial Networks) 대비 학습이 안정적이고, 고품질의 샘플 생성을 가능하게 하여 최근 생성 AI 분야에서 핵심 기술로 부상했습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터를 점진적으로 노이즈화한 후, 노이즈를 제거하는 확률적 역방향 과정을 학습하여 새로운 샘플을 생성하는 생성 모델목적고품질 데이터를 안정적으로 생성하며 다양한 데이터 모드를 커버필요성GAN의 불안정성 문제를 극복하고 다양한 응용 분야에 고품질 생성 지원DDPM은 생성 모..

개요Diffusion Models는 고차원 데이터(이미지, 오디오 등)를 점진적으로 노이즈(noise)화한 뒤, 이를 다시 복원하는 과정을 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 확률적 생성 모델입니다. 최근 DALL·E 2, Stable Diffusion 등 고품질 이미지 생성 모델의 핵심 기술로 주목받으며, GANs(Generative Adversarial Networks) 대비 안정적인 학습과 뛰어난 생성 품질을 제공하고 있습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의데이터에 점진적으로 노이즈를 추가하고, 이를 역방향(reverse) 과정으로 복원하여 샘플링하는 확률적 생성 모델목적고품질, 다양한 모드를 가진 데이터를 안정적으로 생성필요성GAN의 불안정성(mode collapse) 문제를 극복하고 품질 향..