🌀 Gen 16 DDPM의 확산 과정 — 노이즈를 점진적으로 제거하여 생성

Track: ga
Era: all
Video ID: 5OkOtJo7Gz4
Playlist: PLSucJlr3QLmxRHCK-g5YS4YGiqL8skYj5
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Tags: 생성AI, DDPM, 확산모델, 디퓨전, 노이즈제거, 버클리대학, 점진적생성, 안정성

🌀 Gen.16 DDPM의 확산 과정 — 노이즈를 점진적으로 제거하여 생성 2020년, 버클리 대학이 생성 AI의 패러다임을 바꾼 혁신을 제시했습니다. DDPM은 GAN의 한방 생성 대신 노이즈에서 시작해 점진적으로 제거하며 이미지를 만드는 완전히 새로운 접근을 선보였죠. 현대 모든 확산 모델의 조상이 된 역사적 순간을 탐험해보세요. 🌟 핵심 포인트

GAN의 학습 불안정성과 모드 붕괴, 다양성 부족 한계 물리학 확산 과정을 역전시킨 혁신적 생성 아이디어 순방향 노이즈 추가와 역방향 디노이징의 수학적 정교함 1000단계 점진적 생성을 통한 안정성과 제어성 확보 현대 생성 AI(스테이블 디퓨전, 달리, 소라)의 기초 확립

👉 다음 에피소드 Gen.17에서는 Score-Based Models의 점수 함수 기반 데이터 분포 학습을 다룹니다. 생성형 AI 15년 여정을 계속 함께하려면 구독과 좋아요를 눌러주세요! 🏷️ #생성AI #DDPM #확산모델 #디퓨전 #노이즈제거 #버클리대학 #점진적생성 #안정성