Diffusion 모델: 확률과 잡음으로 이미지를 창조하다

– 생성 모델의 새로운 패러다임, 그 수학적 원리와 응용 딥러닝 기반 생성 모델은 GAN, VAE를 거쳐 지금은 Diffusion이라는 새로운 흐름을 만들어가고 있습니다. 이제 텍스트 하나만 넣으면 고화질의 사실적인 이미지를 생성할 수 있으며, 이 모든 기술의 핵심에는 확률적 노이즈와 역과정의 수학적 구조가 숨어 있습니다.

이 글에서는 Diffusion 모델의 작동 원리와 수학적 기반, 그리고 실제 산업 응용 사례까지 심도 있게 살펴보겠습니다. 1. Diffusion 모델이란?

Diffusion 모델은 데이터를 점차적으로 노이즈화한 후, 그 과정을 역으로 복원하면서 원래의 데이터를 생성하는 확률적 생성 모델입니다. Forward Process (노이즈 추가): 원본 데이터를 순차적으로 가우시안 노이즈로 오염시킴 Reverse Process (복원 및 생성): 완전한 노이즈에서 출발해 원본 데이터를 하나씩 복원하며 생성 2.

수학적 원리: 확률적 확산과 역확산 (1) Forward...