Diffusion model
기계 학습에서 확산 확률 모델 또는 점수 기반 생성 모델이라고도 알려진 확산 모델은 생성 모델의 한 클래스입니다. 확산 모델의 목표는 주어진 데이터 세트의 확률 분포를 생성하는 확산 프로세스를 학습하는 것입니다.
디퓨전(Diffusion) 모델이란, 기존에 존재하지 않았지만 학습 데이터와 유사한 데이터를 생성하는 인공지능 모델인 생성 모델(Generative model)의 일종입니다.
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Diffusion model은 데이터를 만들어내는 deep generative model 중 하나로, data로부터 noise를 조금씩 더해가면서 data를 완전한 noise로 만드는 forward process(diffusion process)와 반대로 noise로부터 조금씩 복원해가면서 data를 만들어내는 reverse process를 활용한다. Diffusion model은 현재 image 쪽에서는 가장 잘 작동하는 generative model 중 하나이기 때문에 기본으로 알아놓으면 아주 유용할 것 같다.