Stable-diffusion

NVIDIA DGX Spark($3,999)로 200B 파라미터 LLM을 로컬에서 돌리고, ComfyUI로 FLUX/SDXL 이미지를 생성하는 완전 가이드. 스펙 비교, 벤치마크, 셋업 방법, 비용 분석까지 — 개인 AI 슈퍼컴퓨터 시대가 열렸다.

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.

GAN, VAE, Diffusion, Flow Matching까지 Text-to-Image 생성 모델의 핵심 아키텍처별 학습 방법론을 논문 기반으로 심층 분석한다. Stable Diffusion, DALL-E, Imagen, Flux 등 주요 모델의 학습 전략과 Fine-tuning 기법을 포괄적으로 다룬다.