확산 모델의 경로적분 표현을 통해 확률론적 및 결정론적 샘플링 방식 간의 성능 차이를 설명할 수 있다.
확산 모델은 최근 텍스트-이미지 생성 및 텍스트-동영상 생성 등 다양한 응용 분야에서 주목받고 있는 생성 도구의 핵심 원리이다. 이 튜토리얼에서는 확산 모델의 기본 개념과 아이디어를 설명한다.
확산 모델은 복잡한 데이터 분포를 모델링하고 다양한 샘플을 생성할 수 있는 강력한 생성 AI 기술이다. 이 논문에서는 확산 모델의 이론적 기반을 검토하고 다양한 응용 분야를 소개한다.