개념

확산 모델

잡음에서 시작해 점차 이미지를 복원하듯 만드는 생성 모델.

잡음에서 시작해 단계적으로 이미지를 복원하는 확산 모델 잡음 점점 복원 이미지
확산 모델 개념도

핵심 포인트

  • 깨끗한 이미지에 잡음을 점점 더해 망가뜨리는 과정을 거꾸로 배우는 모델이다.
  • 생성할 때는 무작위 잡음에서 시작해, 잡음을 단계적으로 걷어내며 이미지를 만든다.
  • 글 설명(프롬프트)을 조건으로 주면 그 내용에 맞는 그림을 생성한다.

예시

"노을 지는 바다" 같은 문장을 주면, 확산 모델이 잡음에서 출발해 점점 그 장면을 또렷하게 만들어 낸다.

한 걸음 더

많은 이미지 생성 AI가 확산 모델 계열이며, 텍스트는 트랜스포머/LLM 계열로 서로 다른 생성 방식이다.

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