잉크가 물에 diffuse된다면, 최초로 diffusion이 시작된 점에서 퍼져나가다가 equillibrium (평형 상태)에 도달하게 됨.
하지만, 그 도달 시점에서 다시 시작 시점으로 되돌릴 수는 없어,
Diffusion model은, 여기서 시작 지점으로 되돌아가는 계산법을 학습하는 것을 목표로 하고 있음.
컴퓨터의 안에서 그림은 결과적으로 숫자의 배열이야.
이 배열에 어떤 조건부 연산을 더해 노이즈 이미지를 만들수 있지.
반대로 노이즈 -> 이미지도 연산으로 가능하지 않을까?
여기서 노이즈를 이미지로 역산할때, 어떤 잠재적 데이터 공간에서 힌트를 얻어오냐에 따라 결과물이 달라지게 됨.
그 힌트가 바로 우리가 AI그림 만들어달라 할때 영어로 적어넣는 그 키워드........
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디노이징 오토인코더랑 뭐가 다른거임
디노이징 오토인코더는 네트워크 단 한번에 나오고 저건 스텝 여러번 적용시킴. 그리고 학습시킬 때 variational inference를 써서 학습함. 그렇게 암.
아항 설명 감사