ddpm model 썸네일형 리스트형 생성모델(4) Score-based generative models 1. Overview [1] 데이터 공간 상에서 임의의 랜덤한 노이즈(데이터)를 생성한다. [2] 확률 밀도 함수의 기울기를 계산 후, 확률 값이 높아지는 방향으로 데이터를 업데이트한다. [3] 확률값이 높은 곳에 도달하면 샘플링된 데이터와 유사한 데이터를 생성한다. 2. Score-based generative models score란 확률 밀도 함수의 미분이다. 즉, 입력 데이터 x에 대한 미분이다. 입력 데이터와 score의 dimension이 동일하다. [1] 데이터의 분포를 모르지만 Score만 알면 데이터 생성이 가능하다. [2] Score를 데이터로부터 추정한다. (score matching, training) [3] 추정된 score를 바탕으로 새로운 데이터를 sampling한다. (lan.. 더보기 이전 1 다음
