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목록논문리뷰 (2)
Deeper Learning
LDM: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models
Robin Rombach, Andreas Blattmann, Dominik Lorenz, Patrick Esser, Björn Ommer, (2021.12) [Ludwig Maximilian University of Munich & IWR, Heidelberg University, Runway ML] (이전 Diffusion Models paper review(DDPM, DDIM, Improved-DDPM 등)에서 다루었던 중복된 내용은 자세하게 적지 않았음) Abstract Diffusion model은 이미지 생성에서 좋은 성능을 보였고 재학습 없이 guidance를 주어 이미지 생성 프로세스를 조정할 수 있는 능력 또한 갖추고 있다 하지만 pixel level에서의 연산이 이루어지기 때문에 수백일의..
Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis
Prafulla Dhariwal, Alex Nichol, (2021.05) [OpenAI] Abstract Diffusion 모델이 현재 SOTA 생성 모델을 뛰어넘는 샘플 이미지 퀄리티를 달성할 수 있음을 본 논문에서 소개 unconditional image 생성에서는 Ablation study를 통해 찾은 더 나은 아키텍처를 적용하였고 conditional image 생성에서 classifier의 gradient를 활용하여 더 좋은 샘플 퀄리티와, fidelity & diversity trade-off를 조정할 수 있는 classifier-guidance를 제시 Diffusion 모델의 장점은 distribution coverage를 유지한 채 25 forward step만으로도 BigGAN-deep..