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[논문 리뷰] TADA : Timestep-Awara Data Augmentation for Diffusion models 논문 링크 데이터 증강(Data Augmentation)은 주어진 원본 데이터를 확장하여 데이터셋의 다양성을 증가시키는 기법이다. 이 방법은 특히 학습 데이터가 부족한 경우, 모델의 일반화 능력을 향상시키기 위해 사용한다. ...

[논문 리뷰] Self-Attention GAN 논문 링크 이번에는 Self-attention 기법을 GAN에 적용한 SAGAN에 대한 논문을 읽어볼까 한다. 기존의 GAN은 convolution에서 low-resolution feature map의 정보만을 활용해 high-resolution인 detail 요소를 생성한다. 하지만, SAGAN에...

[논문 리뷰] Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution - Score-based model arxiv : Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution github 데이터의 score fu...

[논문 리뷰] WassersteinGAN-wGAN [논문 링크] 수학적인, 특히 확률론에 관련된 내용과 글이 많아서 가독성이 떨어질 수 있다. 필자가 예전에 wGAN에서 필요한 수학적 개념들을 정리한 글이 있으니 참고 Introduction probability distribution, 즉 확률 분포를 학습한다는 것은 확률 밀도(density...

[논문 리뷰] Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis 논문 링크 arxiv Introduction Image generation 분야에서 SOTA(state of the art)를 달성한 모델은 GAN이다. 하지만 GAN은 fidelity와 diversity의 trade-off에서 fidelity를 ...