Denoising Diffusion Implict Models(DDIM) 논문 리뷰 논문 링크 arxiv DDPM은 높은 퀄리티의 이미지 생성을 이루어냈다. 하지만 sampling 과정에서 여러 step을 거쳐 Markov chain을 시뮬레이션하기 때문에, 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 이 논문에서는 sampling 과정을 가속화하는 Den...

Deep Convolution GAN(DCGAN) 논문 리뷰 논문 제목은 Unsupervised representation learning with Deep Convolusional Generative Adversarial Networks이다. (arxiv) 이 논문에서 강조하는 점은 GAN의 안정화 측면이다. 앞의 GAN 포스트에서 말했듯이, m...

Denosing Diffusion Probability Model(DDPM) 논문 리뷰 Introduction Diffusion 모델은 variational inference을 사용해 훈련된 Markov Chain이다. 일정 시간 뒤에 데이터와 일치하는 sample을 생성하기 위해 데이터에 노이즈를 점차적으로 추가하는 Markov Chain을 ...

GAN(Generative Adversarial Nets, 2015) 논문 리뷰 본 포스트는 GAN의 직관적인 개념을 다루는 것이 아닌, GAN이 탄생한 논문을 리뷰하며 어떻게 작동하는지를 알아보는 post이다. Introduction 기존의 생성모델들에서는 Maximum likelihood estimation(최대 우도 추정)에서 발생하...

Transformer 선행 연구 RNN 각 박스 - 단어 초록색 박스 - Neural Network, 단어를 벡터로 변환(워드 임베딩) 후 입력 현재 word vector를 이전의 값을 바탕으로 업데이트 워드 임베딩...

VAE 강의영상 : https://youtu.be/rNh2CrTFpm4 매니폴드 상에서 latend variable인 z. p(z)는 random variable이며 보통 uniform distribution또는 normal distribution을 사용 Generator의 확률 모델을 Gaussian으로 할 경우,...

StarGAN 논문 리뷰 About Code English Ver 초록 최근 연구들은 2개의 도메인에서 이미지 변환에 효과적인 성능을 보였지만, 3개 이상의 도메인을 다루는 접근에서는 한계를 보였다. 이를 해결하기 위해하나의 모델을 사용하며 다중 도메인에 대한 이미지 변환을 수행하는 StarGAN을 제안한다. 하나의 네트워크에...

WassersteinGAN Math 다음 슬라이드를 참고한 포스트입니다. 링크 Metric (Distance) 특징 𝒅(𝑥, 𝑦) ≥ 0 𝒅(𝑥, 𝑦) = 0 ⟷ x = y 𝒅(𝑥, 𝑦) = 𝒅(𝑦, 𝑥) → x, y는 대칭 𝒅(𝑥, 𝑧) ≤ 𝒅(𝑥, 𝑦) + 𝒅(𝑦, 𝑧) ...