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Haru's 개발 블로그
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/ZHkyw/btsGMVqbBsK/SxnWjKvtXyrPr3i6OuH3u1/img.png)
링크 기술 문서 https://tengfei-wang.github.io/PITI/index.html Abstract 이전의 image-to-image 변환 방법은 전용 아키텍처 설계가 필요하고 처음부터 훈련하며 대규모의 쌍을 이루는 데이터셋이 필요했습니다. 본 논문에서는 image-to-image 변환을 다운스트림 작업으로 간주하고 다양한 종류의 변환을 수용하기 위해 사전 훈련된 확산 모델을 적용하는 간단하고 일반적인 프레임워크를 소개합니다. 또한 생성 품질을 개선하기 위한 정규화된 가이드 샘플링과 함께 확산 모델 훈련에서 텍스처 합성을 향상하기 위한 적대적 훈련을 제안합니다. Introduction 이미지 변환은 사전 훈련된 신경망을 사용하여 자연스러운 이미지 매니폴드를 탐색하고 입력 의미와 관련된 실..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/2GPdd/btsGL3JaFSf/xNcp6MU2r8vX7THJUOH8Uk/img.png)
Link 논문 링크 https://arxiv.org/abs/2207.12598 Abstract Classifier 없이 순수한 생성 모델에 의해 가이드가 실제로 수행될 수 있음을 보여준다. Classifier-free guidance로 조건부 및 무조건 모델을 공동으로 훈련하고 결과 점수 추정치를 결합하여 샘플 품질과 다양성 간의 균형을 달성한다. Introduction Classifier이전의 연구는 diffusion models의 점수 추정치를 분류기의 gradient와 혼합하였습니다. Gradient의 강도를 변경하여 Inception score와 FID 점수를 절충할 수 있습니다. 또한 Classifier 지침은 모델 파이프라인을 복잡하게 만들고 노이즈가 있는 데이터에 대해 훈련해야 하므로 사전 ..
![](http://i1.daumcdn.net/thumb/C150x150/?fname=https://blog.kakaocdn.net/dn/eY8ph6/btsGNCcshYw/LCwVfkk5BkU2pUeCxhrsZ1/img.png)
Link 깃허브 링크 https://github.com/openai/guided-diffusion 논문 링크 https://arxiv.org/abs/2105.05233 Abstract Diffusion models이 이미지 샘플 품질보다 우수하다는 것을 보여주면서 분류기의 gradient를 활용한 조건부 이미지 합성으로 다양성을 절충하여 샘플 품질을 더욱 개선하는 방법을 제안합니다. Introduction GAN은 여전히 개선의 여지가 많으면서 다양한 도메인에 적용하는 것은 어려움이 있습니다. Diffusion models은 likelihood 기반 모델이면서 분포 범위, 고정된 훈련 목표 및 쉬운 확장성과 같은 바람직한 속성을 제공하면서 고품질 이미지를 생성하는 것이 가능합니다. 다만 Diffusion..