시간을 투자할 가치가 있는 확산 모델 튜토리얼(Purdue University 제공)

확산은 더 잘 모방할 수 있을 뿐만 아니라 "창조"할 수도 있습니다.

확산 모델은 이미지 생성 모델입니다. AI 분야에서 잘 알려진 GAN, VAE 알고리즘과 비교할 때 확산 모델은 먼저 이미지에 노이즈를 추가한 다음 점차적으로 노이즈를 제거하는 프로세스를 취합니다. 원본 이미지의 노이즈를 제거하고 복원하는 방법이 알고리즘의 핵심 부분입니다. 최종 알고리즘은 임의의 잡음이 있는 이미지에서 이미지를 생성할 수 있습니다.

최근 몇 년 동안 생성 AI의 놀라운 성장으로 인해 텍스트-이미지 생성, 비디오 생성 등에서 많은 흥미로운 애플리케이션이 가능해졌습니다. 이러한 생성 도구의 기본 원리는 해결하기 어려운 것으로 간주되었던 이전 방법의 일부 단점을 극복하는 특수 샘플링 메커니즘인 확산의 개념입니다.

최근 퍼듀 대학의 Stanley H. Chan이 확산 모델 튜토리얼 "Tutorial on Diffusion Models for Imaging and Vision"을 발표했는데, 이 튜토리얼에서는 이 방향의 기술을 직관적이고 자세하게 설명하고 있습니다.

이 튜토리얼의 목표는 확산 모델의 기본 아이디어를 논의하는 것입니다. 대상 청중은 확산 모델 연구에 관심이 있는 과학자와 대학원생입니다. 이 튜토리얼에서는 과학자와 대학원생이 이러한 모델을 더 잘 이해하고 적용할 수 있도록 확산 모델의 원리와 다른 문제 해결에 적용하는 방법을 설명합니다.

기사 링크: https://arxiv.org/abs/2403.18103

이 튜토리얼은 4개의 부분으로 구성되어 있으며 최근 연구 문헌에서 확산 생성 모델을 지원하는 몇 가지 기본 개념을 다룹니다. VAE(Variational Autoencoders), Denoised Diffusion 확률 모델(DDPM), Langevin Dynamics 분수 매칭(SMLD) 및 SDE. 이러한 모델은 다양한 관점에서 동일한 확산 아이디어를 독립적으로 도출하며 길이는 50페이지입니다.

저자 소개

이 튜토리얼의 저자는 미국 퍼듀 대학교 전기 및 컴퓨터 공학부 및 통계학과 엘모어 부교수인 Stanley H. Chan입니다.

Stanley Chan은 2007년 홍콩 대학교에서 학사 학위를 취득한 후, 2009년과 2011년에 각각 샌디에고에 있는 캐나다 대학교에서 수학 석사 학위와 전기 공학 박사 학위를 취득했습니다. 2012년부터 2014년까지 그는 Harvard John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences에서 박사후 연구원으로 재직했습니다. 2014년 퍼듀대학교에 입사했습니다.

Stanley Chan은 주로 컴퓨터 이미징 연구에 종사하고 있습니다. 그의 연구 임무는 모든 이미징 조건에서 가시성을 확보할 수 있도록 센서와 알고리즘을 공동 설계하여 스마트 카메라를 구축하는 것입니다.

Stanley Chan은 2022년 IEEE 신호 처리 학회(SPS) 최우수 논문상, 2016년 IEEE ICIP(국제 이미지 처리 회의) 최우수 논문상 등 여러 논문 상도 수상했습니다.

^{참조 링크:}

^{https://engineering.purdue.edu/ChanGroup/stanleychan.html}

위 내용은 시간을 투자할 가치가 있는 확산 모델 튜토리얼(Purdue University 제공)의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!