diffusion model Diffusion model은 “정보를 점점 noise로 덮었다가, 그걸 다시 복원하면서 이미지(또는 데이터)를 생성하는 모델” • forward 과정: 깨끗한 이미지를 noise로 점점 망가뜨림 • reverse 과정: noise를 조금씩 제거해서 원래 이미지를 복원함 → 여기서 이미지를 새로 생성할 수도 있음! 🧠 핵심 개념: Score-based Diffusion • score function: “지금 이 데이터가 어디로 가야 더 깨끗해질까?”를 알려주는 방향 정보 • 그 방향 정보를 따라가면 → 노이즈 제거 → 이미지 생성! 🔹 수식 (1) dx = f(t)xdt + g(t)dw • forward diffusion 과정을 수학적으로 표현. • x: 현재 시점의..
