확산모델 생성 AI

텔레비전의 눈송이 같은 무작위 소음에서 조금씩 구조가 나타나 마침내 그림이 된다. 확산모델의 생성은 한 번에 완성 이미지를 그리는 과정이라기보다 여러 시간 단계에서 노이즈를 줄이는 확률적 변환이다.

정해진 분산 일정에 따라 원본 데이터에 작은 가우시안 노이즈를 반복해 더하면 충분히 먼 단계에서는 단순한 노이즈 분포에 가까워진다. 순방향 과정은 보통 학습할 필요 없이 정의된다. 실제 사진이 물리적으로 흐려지는 과정과 같다는 뜻은 아니며 데이터 공간에서 설정한 확률 과정이다.