
확산 모델의 경로적분 표현을 통해 확률론적 및 결정론적 샘플링 방식 간의 성능 차이를 설명할 수 있다.


coremsg

확산-모델의-feynman-경로적분을-통한-이해


확산 모델의 Feynman 경로적분을 통한 이해



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 모델을 이용한 이미징 및 비전 튜토리얼



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.



데이터 분포 학습 및 샘플링을 위한 확산 모델의 이해와 응용
