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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..

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..