# Diffusion Models의 원리를 설명하는 글

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- GeekNews Markdown: [https://news.hada.io/topic/15013.md](https://news.hada.io/topic/15013.md)
- Type: news
- Author: [seokzoo](https://news.hada.io/@seokzoo)
- Published: 2024-05-26T21:47:26+09:00
- Updated: 2024-05-26T21:47:26+09:00
- Original source: [andrewkchan.dev](https://andrewkchan.dev/posts/diffusion.html)
- Points: 28
- Comments: 0

## Topic Body

해당 글에서는 확산 모델(Diffusion Models)에 대한 개요와 그 원리에 대해 설명합니다. 확산 모델은 데이터 분포를 학습하는데 사용되는 기법으로, 주로 이미지 생성에서 활용됩니다.  
  
기본적으로 확산 모델은 노이즈가 많은 데이터로부터 시작하여 점진적으로 노이즈를 제거해 가며 데이터를 생성하는 방식입니다. 이 과정은 두 가지 단계로 이루어집니다: 전방 확산 과정과 역확산 과정입니다. 전방 확산 과정에서는 데이터를 점차적으로 노이즈가 많은 상태로 변환하고, 역확산 과정에서는 이 노이즈를 점차 제거하여 원본 데이터로 복원합니다.  
  
이 모델의 학습은 주어진 데이터와 노이즈가 섞인 데이터 사이의 차이를 최소화하는 방향으로 진행되며, 이를 통해 모델은 점차적으로 현실적인 데이터를 생성할 수 있게 됩니다. 이러한 확산 모델은 특히 대규모 데이터셋에서 강력한 성능을 발휘하며, 생성 모델 분야에서 GAN(Generative Adversarial Networks)과 더불어 중요한 기술로 자리잡고 있습니다​.

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