Core Concepts
확산 모델은 이미지 생성, 오디오 처리, 분자 설계 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이며 딥러닝의 새로운 프론티어로 부상하고 있다.
Abstract
이 글은 확산 모델(Diffusion Model)에 대해 소개하고 있다. 확산 모델은 데이터를 점진적으로 노이즈를 추가하여 훼손한 뒤, 이를 복원하는 과정을 통해 새로운 데이터를 생성하는 모델이다.
확산 모델은 높은 품질의 데이터 생성, 다양한 데이터 형식에 대한 적용 가능성, 생성 과정에 대한 제어력 등의 장점을 가지고 있다. 다만 계산 비용이 높다는 단점도 있다.
이 글에서는 확산 모델의 장단점을 설명하고, 이미지 생성 및 처리, 오디오 생성 및 처리, 분자 설계, 언어 모델, 시계열 데이터 모델링 등 다양한 분야에서 확산 모델이 어떻게 활용되고 있는지 살펴본다. 특히 AlphaFold 3와 같은 최신 기술에서 확산 모델이 핵심적인 역할을 하고 있음을 보여준다.
Stats
확산 모델은 이미지 생성 분야에서 기존 모델 대비 98.09%의 사실성과 91.72%의 전반적인 만족도 향상을 보였다.
확산 모델 기반의 시계열 데이터 보간 기법인 CSDI는 기존 방법 대비 40-65% 향상된 성능을 보였다.
TimeGrad는 확산 모델을 활용한 시계열 예측 모델로, 다변량 확률 예측 분야에서 최신 기술 수준을 달성했다.
Quotes
"확산 모델은 이미지 생성, 오디오 처리, 분자 설계 등 다양한 분야에서 뛰어난 성능을 보이며 딥러닝의 새로운 프론티어로 부상하고 있다."
"확산 모델은 높은 품질의 데이터 생성, 다양한 데이터 형식에 대한 적용 가능성, 생성 과정에 대한 제어력 등의 장점을 가지고 있다."