지난 포스팅에서는 Diffusion Model의 핵심 구성 요소 중 하나인 Forward Diffusion Process와, 이 과정에서 노이즈를 조절하는 역할을 하는 Diffusion Schedule에 대해 알아보았습니다!Forward Process는 데이터를 점차적으로 가우시안 노이즈로 오염시키는 과정이며 이때 노이즈의 강도는 일정한 스케줄에 따라 세밀하게 조절됩니다. 이번 포스팅에서는 Diffusion Model에서 또 하나의 핵심 단계인 Reverse Diffusion Process와 이를 학습하기 위한 Loss Function 및 모델 학습 과정에 대해 알아봅시다! Reverse Diffusion ProcessReverse Process는 gaussian noise($x_T$)로 부터 원본 d..

Diffusion Model(확산 모델)은 GAN이나 VAE와 같은 Generative Model(생성 모델) 중 하나입니다.실제로 2022년에 이슈가 되었던 Stable-Diffusion과 DALL-E-2 등의 기반이 되는 모델이죠.많은 논문에서 Diffusion Model이 인용되고 있지만 모델의 복잡성과 수식의 어려움으로 이해하기 어렵습니다.저와 같이 정리하면서 차근차근 이해해봅시다! Diffusion이란 Diffusion Model은 입력 이미지에 정규 분포를 가진 노이즈를 점진적으로 추가한 후 여러 단계에 걸쳐 노이즈를 제거(디노이징)함으로써, 입력 이미지와 유사한 확률 분포를 가진 결과를 생성하는 모델입니다! 이렇게 노이즈를 추가하는 과정을 Forward Process(Forward Diff..