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개요Stable Diffusion은 텍스트 입력을 기반으로 고품질 이미지를 생성하는 딥러닝 모델로, Latent Diffusion 모델 구조를 채택하여 효율성과 품질을 동시에 확보했습니다. 오픈소스로 공개되어 누구나 사용할 수 있으며, 생성 AI 대중화의 결정적 역할을 했습니다. 강력한 제어력, 가벼운 연산 요구, 커스터마이징 가능성 덕분에 다양한 산업과 크리에이티브 분야에 빠르게 확산되었습니다.1. 개념 및 정의 항목 내용 정의텍스트 설명을 기반으로 고해상도 이미지를 생성하는 Latent Space 기반 확률적 생성 모델목적고품질 이미지를 빠르고 저렴한 연산 비용으로 생성필요성기존 Text-to-Image 모델(GPT-3 기반, GAN 기반 등)의 높은 비용과 제어 한계 극복Stable Diffusi..

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..