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이미지 생성 2

DDIM

개요DDIM(Denoising Diffusion Implicit Models)은 확률적 생성 모델인 Diffusion Model에서 샘플링 속도를 획기적으로 개선한 생성 모델 기법이다. DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model)의 고품질 생성 능력을 유지하면서도 deterministic한 방식으로 빠른 이미지 생성을 가능하게 만든다.1. 개념 및 정의 항목 설명 정의확산 모델 기반 이미지 생성에서 샘플링 속도를 높인 deterministic 생성 기법목적고품질 이미지를 빠르게 생성 (few steps)필요성기존 확산 모델의 수백~수천 step의 느린 샘플링 문제 해결DDIM은 inference 시 stochasticity 없이 이미지 생성 과정을 단순화하여 효율을..

Topic 2026.01.01

GAN(Generative Adversarial Networks)

개요GAN(Generative Adversarial Networks, 생성적 적대 신경망)은 인공지능이 현실적인 데이터를 생성할 수 있도록 학습하는 딥러닝 모델입니다. 2014년 Ian Goodfellow가 개발한 GAN은 이미지 생성, 스타일 변환, 데이터 보강, 딥페이크 등 다양한 AI 분야에서 활용되고 있습니다. GAN은 **생성자(Generator)**와 판별자(Discriminator) 두 개의 신경망이 서로 경쟁하며 학습하는 독특한 구조를 가지고 있어 매우 정교한 데이터를 생성할 수 있습니다.1. GAN이란?GAN은 생성자와 판별자가 서로 경쟁하며(real vs. fake) 더 정교한 데이터를 생성하는 생성 모델입니다.1.1 GAN의 핵심 개념생성자(Generator): 랜덤한 노이즈에서 데이..

Topic 2025.03.05
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