Notice
Recent Posts
Recent Comments
Link
«   2024/12   »
일 월 화 수 목 금 토
1 2 3 4 5 6 7
8 9 10 11 12 13 14
15 16 17 18 19 20 21
22 23 24 25 26 27 28
29 30 31
Tags more
Archives
Today
Total
관리 메뉴

목록Diffusion (1)

클라이언트/ 서버/ 엔지니어 "게임 개발자"를 향한 매일의 공부일지

CNN 16 - 이미지 생성 모델의 이해 2 : Diffusion 모델의 잡음 예측기 학습 및 예측 과정과 다양한 활용법

이번에는 이미지 생성 모델 실습을 하기 전에 Diffusion 모델에 대해서 더 공부해보려고 한다.   Diffusion 모델에 대하여 잡음 예측기의 학습 과정  Forward diffusion은 작음 예측기를 학습하는 과정이다. 원본 이미지에 노이즈 값을 지속적으로 추가하여 완전한 노이즈가 될 때까지 학습을 수행한다.     여기서는 총 네 번에 걸쳐 수행하는 과정을 보여준다. 처음에는 오리지널 이미지가 있는데 여기에 랜덤하게 숫자를 넣어 각 픽셀마다 연산한다. 그러면 1차 노이즈 이미지가 만들어지면 1번 이미지를 잡음 예측기 안에 집어넣는다. 잡음 예측기는 잡음 예측 정도를 계산한다. 실제 잡음 예측값과 잡음 예측기의 예측값의 차이를 계산하여 잡음 예측기의 값을 업데이트한다. 2번은 1번보다 더 노이..
인공지능/딥러닝 2024. 11. 3. 05:39
이전 Prev 1 Next 다음