ㅁ 핵심 개념

ㅇ 정의:
확산 모델에서 데이터에 점진적으로 노이즈를 추가하고, 이를 역으로 제거하는 과정을 통해 원본 데이터를 복원하는 방법론.

ㅇ 특징:
– 데이터의 점진적인 변형과 복원 과정을 포함.
– 노이즈를 예측하고 제거하는 데 최적화된 신경망 사용.
– 고해상도 데이터 생성에 유리.

ㅇ 적합한 경우:
– 이미지 생성, 텍스트 생성 등 생성 작업에서 고품질 결과가 요구되는 경우.
– 기존 GAN 모델의 불안정성을 극복하고자 할 때.

ㅇ 시험 함정:
– 노이즈 제거 과정과 노이즈 추가 과정의 차이를 혼동할 가능성.
– 확산 모델과 GAN의 차이점 및 유사점을 명확히 이해하지 못할 위험.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. “노이즈 예측은 데이터에 점진적으로 노이즈를 추가만 하는 과정이다.” (X)
2. “노이즈 예측은 데이터를 복원하는 데 사용된다.” (O)
3. “확산 모델은 GAN과 동일한 방식으로 작동한다.” (X)

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1. Noise Prediction

ㅇ 정의:
확산 모델에서 추가된 노이즈를 정확히 예측하여 원본 데이터를 복원하는 과정을 의미.

ㅇ 특징:
– 노이즈 예측 정확도가 모델 성능을 좌우.
– 시간 단계별로 노이즈를 제거하는 반복적 과정.
– 확률적 모델링을 기반으로 함.

ㅇ 적합한 경우:
– 고품질 이미지 생성이 필요한 경우.
– 데이터의 점진적 변형 및 복원이 요구되는 경우.

ㅇ 시험 함정:
– 노이즈 예측과 노이즈 제거 과정을 동일시하는 오류.
– 확산 모델의 시간 단계별 작동 원리를 오해할 가능성.

ㅇ 시험 대비 “패턴 보기” 예시:
1. “Noise Prediction은 데이터의 복원 과정을 포함한다.” (O)
2. “Noise Prediction은 데이터 변형 없이 작동한다.” (X)
3. “확산 모델은 노이즈 예측 없이도 작동 가능하다.” (X)

ㅁ 추가 학습 내용

1. Reverse Process:
Reverse Process는 확산 모델에서 데이터를 생성하거나 복원하는 과정입니다. 이 과정은 초기의 노이즈 상태에서 점진적으로 노이즈를 제거하여 원래의 데이터로 복원하는 알고리즘을 포함합니다. 확산 모델의 학습된 파라미터를 활용해 각 시간 단계에서 노이즈를 제거하며, 이를 통해 데이터의 구조를 점차적으로 복원합니다. 이 과정은 확산 모델의 핵심이며, 노이즈 예측의 정확도가 데이터 복원의 품질에 큰 영향을 미칩니다.

2. Variance Scheduling:
Variance Scheduling은 확산 모델에서 노이즈를 추가하거나 제거할 때 시간 단계별로 분산(variance)을 조정하는 방법입니다. 이 스케줄링은 각 단계에서 노이즈의 크기를 결정하며, 데이터의 안정적 복원과 생성 품질을 보장하기 위해 매우 중요합니다. 적절한 Variance Scheduling은 모델이 노이즈를 효과적으로 처리할 수 있도록 돕고, 학습 및 생성 과정의 성능을 크게 향상시킵니다.

3. Denoising Score Matching:
Denoising Score Matching은 노이즈 제거를 위한 학습 과정에서 사용되는 주요 손실 함수 기법입니다. 이 기법은 노이즈가 있는 데이터와 원래 데이터 간의 차이를 최소화하는 방식으로 모델을 학습시킵니다. 이를 통해 모델은 각 단계에서 노이즈를 정확히 예측하고 제거하는 능력을 갖추게 됩니다. Denoising Score Matching은 노이즈 예측의 정확도를 높이고, 결과적으로 데이터 복원의 품질을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다.