Diffusion Models의 원리를 설명하는 글

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​.