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Diffusion Model 수식 정리
prerequisite: Diffusion Model에 대한 기초적인 이해 Diffusion Model $T$ = 전체 Timesteps 수 $x_T$ = forward process를 $T$ 번 적용한 마지막 Timestep $T$ 에서의 이미지 $x_0$ = 원본 이미지 Forward Process $$ q(x_t|x_{t-1}) = N(x_t, \sqrt{1-\beta_t}x_{t-1}, \beta_tI) $$ $\beta$ 는 noise(variance)의 강도를 조절하는 parameter로 DDPM 논문에서는 0.0001 ~ 0.02의 값을 사용 $\beta$ 가 선형적으로 timesteps에 따라(DDPM에서는 linear noise scheduler 사용) 0.0001에서 0.02까지 증가하..
AI/Deep Learning
2023. 4. 8. 12:30