Скачать
[필수 지식] 확산 모델 작동 원리: 노이즈 제거부터 CLIP 및 Classifier-Free Guidance 기술까지 심층 분석
Автор: AI LIFE
Загружено: 2025-10-16
Просмотров: 95
Описание:
최근 몇 년간 텍스트 프롬프트를 놀랍도록 사실적인 이미지와 영상으로 변환하는 AI 시스템이 급격히 발전했습니다. 이러한 혁신의 핵심은 바로 '확산 모델(Diffusion Models)'입니다. 본 영상에서는 노이즈가 시간을 역행하는 고차원 공간의 브라운 운동에서 영감을 받은 DDPM, DDIM과 같은 생성 알고리즘이 어떻게 작동하는지 설명합니다. 또한, CLIP의 강력한 공유 임베딩을 활용하는 프롬프트 유도(Classifier-Free Guidance) 기술이 이미지를 샤프하고 정확하게 생성할 수 있는 기하학적 직관을 심도 있게 탐구합니다.
#확산모델 #DiffusionModels #AI이미지생성 #AI영상생성 #DDPM #DDIM #CLIP #생성AI원리 #기계학습 #GPT #언어모델 #인공지능
![[필수 지식] 확산 모델 작동 원리: 노이즈 제거부터 CLIP 및 Classifier-Free Guidance 기술까지 심층 분석](https://i.ytimg.com/vi/ibPRimVDFYA/maxresdefault.jpg)
Доступные форматы для скачивания:
Скачать видео mp4
-
Информация по загрузке:
![Эффект Джанибекова [Veritasium]](https://image.4k-video.ru/id-video/N9HlQ-XVnFk)
![Как сжимаются изображения? [46 МБ ↘↘ 4,07 МБ] JPEG в деталях](https://image.4k-video.ru/id-video/Kv1Hiv3ox8I)
![[Open DMQA Seminar] Conditional Diffusion Models](https://image.4k-video.ru/id-video/Q_o0SpXv9kU)
