Deeper Learning

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..

Jiaming Song, Chenlin Meng & Stefano Ermon, (2020.10) [Stanford University] Abstract DDPM(Denoising diffusion probabilistic models)은 adversarial 학습 없이 고품질의 이미지 생성에 성공하였으나 sample을 만들기 위해 많은 스텝의 Markov chain을 거쳐야 하는 문제가 존재 sampling을 빠르게 하기 위해 저자는 DDIM(denoising diffusion implicit models)을 제시 DDPM에서 생성 과정은 Markovian diffusion process의 역으로 정의되어있음 DDIM은 DDPM을 non-Markovian diffusion process의 class로 일..