Core Concepts
확산 모델을 통해 데이터의 위계적 구조를 이해하고, 상전이 시점에서의 데이터 특성을 밝힘.
Abstract
실제 데이터의 구조를 이해하는 것이 깊은 학습 방법론을 발전시키는 데 중요하다.
확산 모델은 고품질 이미지를 생성할 수 있으며, 이를 통해 데이터의 위계적 구조를 포착할 수 있다.
확산 모델의 상전이 시점에서, 고수준 특성의 재구성 확률이 갑자기 하락하는 상전이가 발생한다.
낮은 수준의 특성은 부드럽게 진화하면서 새로운 이미지를 구성하는 데 사용된다.
확산 모델은 시간과 규모 사이의 관계를 특성화하며, 생성 모델을 조합적 데이터 속성을 모델링하는 강력한 도구로 제시한다.
Stats
확산 모델은 고수준 특성의 재구성 확률이 갑자기 하락하는 상전이를 보여준다.
낮은 수준의 특성은 부드럽게 진화하면서 새로운 이미지를 구성하는 데 사용된다.
Quotes
"확산 모델은 고품질 이미지를 생성할 수 있으며, 이를 통해 데이터의 위계적 구조를 포착할 수 있다."
"고수준 특성의 재구성 확률이 갑자기 하락하는 상전이가 발생한다."