Diffusion-model

생성형 AI의 핵심 아키텍처를 완전히 마스터하는 가이드. VAE(변분 오토인코더), GAN(생성적 적대 신경망), DDPM(디퓨전 모델), Stable Diffusion까지 수식과 PyTorch 코드로 완벽히 이해합니다.

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.

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.