DDPM이란?DDPM(Denosing Diffusion Probabilistic Model)은 발전된 형태의 diffusion 생성모델로, 이미지에 gaussian noise 를 조금씩 첨가하여 완전한 noise image로 만들어지는 과정 (q) 을 학습하여, 완전한 noise 이미지에서 noise를 걷어(p) 이미지를 생성한다. 원본 이미지 x0에 노이즈를 한 단계씩 추가하여 완전한 noise 이미지로 바뀐 것을 xt라고 하자. DDPM은 아래와 같이 두 과정으로 진행된다.Forward process: x0-> xt로 만드는 noising 과정Reverse process: xt-> x0으로 만드는 denoising 과정이미지 생성을 위해 필요한 것은 reverse process이다. 노이즈를 추가하는..

VAE(Variational Auto-Encoder)는 생성형 AI의 역사에 중요한 획을 그은 모델로, 입력 데이터의 확률 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 모델이다. 이 모델은 2013년 D.P.Kingma와 Max Welling의 논문(1)으로 처음 공개되었으며, 2024년 3월 현재 33,556회 인용되었다. 본 포스팅에서는 이 논문을 리뷰하면서 VAE의 구조를 알아보고자 한다. (1) Kingma, D. P. & Welling, M. (2014). Auto-Encoding Variational Bayes. 2nd International Conference on Learning Representations, ICLR 2014, Banff, AB, Canada, April 14-16, 201..