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2026년 8월 24일
모두를 위한 AI 6편 — 111만 파라미터 디퓨전으로 단어에서 숫자 그리기
ai diffusion ddpm generative pytorch tiny-models
"zero"라고 쓰면 0을 그리는 조건부 디퓨전 모델을 111만 파라미터로 만들었습니다. 노이즈를 섞는 forward는 공식 한 줄이고, 복원하는 reverse는 그 한 줄을 400번 거꾸로 밟는 것뿐입니다. 5편에서 L1 손실이 색을 바래게 만든 문제를 디퓨전이 어떻게 피해 가는지, 그리고 왜 모델이 노이즈를 예측하도록 학습되는지를 실제 생성 결과로 확인합니다.
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2026년 4월 15일
Diffusion Models Deep Dive — DDPM, Latent Diffusion, Classifier-Free Guidance, DDIM, Stable Diffusion 완전 정복 (2025)
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Stable Diffusion, DALL-E, Midjourney, Sora의 기반이 되는 확산 모델. 이 글은 Diffusion Model을 처음부터 해부합니다. Forward/Reverse diffusion process, DDPM과 variational lower bound, Score-based 관점, DDIM으로의 가속 샘플링, U-Net 아키텍처와 Cross-attention, Latent Diffusion Model이 왜 판도를 바꿨는지, Classifier-Free Guidance의 마법, ControlNet/LoRA 같은 조건부 생성, Consistency Model로의 진화, 그리고 비디오 Diffusion(Sora)까지 — 현대 생성 AI를 수학과 시스템 양쪽에서 제대로 이해하고 싶은 엔지니어를 위한 종합 가이드입니다.
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2026년 3월 12일
Diffusion Model 논문 서베이: DDPM에서 Stable Diffusion·DiT·SDXL까지 이미지 생성 모델의 진화
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DDPM/DDIM의 확산-역확산 이론부터 Score-based 모델, Latent Diffusion(Stable Diffusion)의 VAE+U-Net 아키텍처, Classifier-free Guidance, DiT(Diffusion Transformer)의 adaLN-Zero, SDXL의 이중 텍스트 인코더와 Refiner 파이프라인, ControlNet의 조건부 제어, 학습 파이프라인, 추론 최적화까지 이미지 생성 모델의 진화를 종합적으로 서베이합니다.
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2026년 3월 1일
DDPM 논문 완벽 분석: 노이즈에서 이미지를 만들어내는 확산 모델의 수학과 원리
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Ho et al.의 DDPM 논문을 심층 분석한다. Forward/Reverse diffusion process, 변분 하한(ELBO), 노이즈 스케줄링, 단순화된 학습 목표(simplified objective)를 수식으로 유도하고, DDIM, Latent Diffusion, Stable Diffusion으로의 진화까지 총정리한다.

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모두를 위한 AI 6편 — 111만 파라미터 디퓨전으로 단어에서 숫자 그리기

Diffusion Models Deep Dive — DDPM, Latent Diffusion, Classifier-Free Guidance, DDIM, Stable Diffusion 완전 정복 (2025)

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