SAeUron 해설: 희소 오토인코더로 확산 모델에서 특정 개념만 골라 지우는 언러닝 기법
이미지 생성 모델이 특정 개념을 만들지 못하게 막으면서 나머지 성능은 그대로 지키는 방법으로, 모델 내부 활성값을 희소 오토인코더로 분해한 뒤 해당 개념의 특징만 눌러 차단하는 SAeUron을 소개한다.
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AI TOPIC
확산 모델 최신 뉴스와 핵심 해설
확산 모델 관련 핵심 뉴스와 활용 인사이트 69편을 최신순으로 모았습니다.
우주론 머신러닝 강연 정리: 중력렌즈 암흑물질 지도, 확산 모델, 시뮬레이션 기반 추론
펜실베이니아대 세미나에서 1억 개 은하의 중력렌즈로 암흑물질을 지도화하는 방법과, 며칠 걸리던 시뮬레이션을 확산 모델·심볼릭 회귀로 대체하려는 시도, 그리고 물리학계가 신경망 결과를 의심하는 이유를 정리했다.
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스테이블 디퓨전 원리와 검색 증강 확산 모델 정리 — 뵈른 옴머 교수의 찰머스 공대 초청 강연 요약
스테이블 디퓨전을 만든 연구팀이 확산 모델의 낭비를 줄인 두 가지 방법을 설명한 강연이다. 잠재 공간 압축과 외부 패치 데이터베이스 검색으로, 모델 크기를 키우지 않고도 품질과 속도를 함께 끌어올린 과정을 정리했다.
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스코어 기반 생성모델 강의 정리: 분할함수 없이 학습하는 방법과 랑주뱅 동역학, 확산모델의 토대
코넬대 CS 6785 12강은 에너지 기반 모델의 분할함수 문제를 피하는 스코어 함수 학습법을 설명한다. 피셔 발산과 슬라이스·디노이징 스코어 매칭, 랑주뱅 동역학과 다중 노이즈 전략까지 강의 흐름대로 정리했다.
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생성모델 결합 강의 정리 — 자기회귀·VAE·플로우·GAN·확산모델을 섞는 다섯 가지 방법
코넬대 CS 6785 마지막 강의는 자기회귀 모델과 VAE, 정규화 플로우, GAN, 확산모델을 서로 결합해 온 연구들을 훑는다. 표현을 합치는 길과 목적함수를 바꾸는 길, 그리고 잠재변수가 무시되는 고질적 실패까지 한 자리에 놓는다.
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확산 모델 원리 쉽게 정리: 지브리풍 이미지 생성은 노이즈를 더하고 지우며 학습한다
ChatGPT가 내 사진을 지브리풍 그림으로 바꾸는 배경에는 확산 모델이 있다. 원본에 노이즈를 1천 단계 이상 덧씌운 뒤 거꾸로 걷어내며 학습하는 원리와, 같은 사진에 같은 명령을 넣어도 결과가 매번 조금씩 달라지는 이유까지 정리했다.
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심층 생성 모델 입문 정리 — 코넬대 CS 6785 1강이 설명하는 판별 모델과의 차이
코넬대 쿨레쇼프 교수의 심층 생성 모델 강의 첫 시간을 정리했다. 판별 모델과의 근본적 차이, 규칙 기반 그래픽 엔진과 학습 기반 생성의 대비, 모든 생성 알고리즘을 이루는 세 가지 구성 요소를 짚는다.
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확산 모델 일반화 원리: MIT 강의로 보는 암기와 창작의 경계, 저작권 소송과 귀납 편향
확산 모델의 이론상 최적해는 훈련 데이터를 그대로 되뱉는다. 그런데 실제 모델은 새 이미지를 만들어낸다. MIT 강의가 정리한 일반화의 역설과 저작권 쟁점, 야코비안 희소성·매끄러움·패치 짜깁기 이론을 살펴본다.
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확산 모델 원리 정리: 스코어 함수와 랑주뱅 동역학으로 다시 읽는 생성 AI의 작동 방식
이미지 생성 AI의 표준이 된 확산 모델을 '스코어 함수' 관점에서 풀어낸 MIT 강연을 정리했다. 정규화 상수 문제를 피하는 원리부터 다중 잡음 수준 설계, 조건부 생성 분해, 확률흐름 ODE와 우도 계산까지 차례로 짚는다.
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확산 모델(DDPM) 구현: U-Net 설계와 타임스텝 포지셔널 인코딩, 역과정 샘플링까지
확산 모델을 코드로 직접 구현하는 스터디 발표 정리. 노이즈를 예측하는 학습 방식과 U-Net 스킵 커넥션, 타임스텝을 포지셔널 인코딩으로 주입하는 방법, 역과정 샘플링의 원리까지 코드 흐름을 따라간다.
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로봇 학습 생성모델 정리: VAE·확산모델·플로 매칭까지, ETH 취리히 강의 6강 해설
ETH 취리히 로봇 학습 강의 6강이 관측을 행동으로 옮기는 문제를 분포 학습으로 다시 세우고, 오토인코더에서 VQ-VAE, 확산 정책, 플로 매칭으로 이어지는 생성모델 세 계보와 각 기법이 부딪힌 한계를 차례로 정리했습니다.
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멀티모달 확산모델 해석 연구: 잡음·분화·붕괴 세 국면과 모달 간 동기화 격차 분석
스탠퍼드 물리·AI 학회 발표에서 두 연구자가 확산모델의 역방향 생성이 잡음·분화·붕괴 세 국면을 지난다는 이론을 멀티모달로 확장하고, 모달 간 동기화 격차를 MNIST 실험으로 확인한 과정을 정리했다.
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AI 과학의 다음 과제, 예측을 넘어 개념적 이해로: 수리아 간굴리 스탠퍼드 강연 정리
스탠퍼드 물리·AI 콘퍼런스에서 수리아 간굴리 교수는 망막과 뇌전증 모델, 확산모델의 창의성 이론과 언어모델 스케일링 법칙을 예로 들며 잘 맞히는 모델을 얻은 뒤에야 과학이 시작된다고 말했다. 강연 내용을 정리했다.
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LLaDA 확산 언어모델 해설: 자기회귀를 벗어난 생성 방식과 역방향 추론 성능 비교
지금의 대형 언어모델은 앞에서부터 한 단어씩 이어 쓰는 자기회귀 방식이다. LLaDA는 이미지 생성에 쓰이던 확산 모델을 언어로 옮겨, 가려 둔 토큰을 여러 번에 걸쳐 벗겨 내며 문장을 완성하는 대안을 제시한다.
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확산 모델 원리 해설: 랑주뱅 샘플링으로 다시 보는 이미지 생성의 두 기둥과 잡음의 역할
확산 모델을 잡음 제거로만 설명하면 왜 생성 도중 잡음을 다시 넣는지 알 수 없다. 이미지 생성을 확률분포에서 표본을 뽑는 일로 보는 랑주뱅 샘플링 관점에서, 잘 다뤄지지 않는 두 번째 기둥과 잡음의 역할을 짚었다.
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플로우 매칭·확산 모델 학습 목표 만들기 — MIT 6.S184 강의로 보는 확률 경로와 벡터장, 스코어 함수
MIT 6.S184 두 번째 강의는 확산·플로우 모델의 학습 목표를 직접 만들어 낸다. 정답 라벨이 없는 상황에서 조건부 확률 경로와 벡터장, 스코어 함수라는 여섯 개 대상을 세우고 이를 주변화해 노이즈에서 데이터로 가는 길을 구성한다.
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MIT 6.S184 강의 정리: 확산 모델로 단백질을 설계하는 법과 RFdiffusion의 성과
MIT 확산 모델 강의의 초청 강연 정리. 단백질 구조를 확산 모델로 생성하는 원리와 평가 방법, 결합 단백질 설계의 실험적 성공률을 0.1%대에서 30%까지 끌어올린 RFdiffusion의 성과를 함께 다뤘다.
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단백질 생성 모델의 숨은 편향: 설계 가능성 지표가 만들어내는 구조 공간의 공백과 대가
RFdiffusion을 비롯한 단백질 구조 생성 모델을 벤치마크하자, 실험으로 확인된 자연 단백질의 40~60%가 설계 가능성 검사에서 탈락했다. 평가 지표가 만들어낸 구조 공간의 공백과 그 대가를 스탠퍼드 연구진이 짚는다.
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확산 모델 로봇 제어의 현주소: MIT 6.S184 강의로 본 로봇 학습의 성과와 한계
이미지 생성에 쓰이던 확산 모델이 이제 로봇 팔의 궤적을 만들어낸다. MIT 6.S184 강의에서 토요타 리서치 연구자가 수백 건의 시연만으로 되는 일과, 데이터 부족에서 오는 취약성이라는 한계를 함께 정리했다.
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플로우 매칭·스코어 매칭 학습 원리 — MIT 6.S184 강의로 보는 확산 모델 훈련 알고리즘
MIT 6.S184 3강은 확산·플로우 모델을 실제로 어떻게 훈련하는지 설명한다. 계산 불가능한 손실을 조건부 손실로 바꾸는 원리와, 노이즈와 데이터의 차이를 맞히는 단순한 학습 알고리즘을 정리했다.
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Classifier-free guidance 원리: MIT 6.S184 강의로 배우는 확산 모델 프롬프트 반영 기법
이미지 생성 모델이 프롬프트를 제대로 따르게 만드는 핵심 기법 classifier-free guidance를 MIT 6.S184 강의로 따라간다. 분류기 유도에서 출발하는 수식 전개, 빈 토큰으로 모델 하나에 담는 요령, 다양성과 속도라는 대가까지 짚는다.
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스코어 함수와 스코어 매칭 — MIT 6.S184 강의로 본 확산 모델의 핵심 원리
MIT 6.S184 강의가 플로우 매칭과 확산 모델을 잇는 스코어 함수의 개념과 디노이징 스코어 매칭 학습법, 그리고 모델을 다시 학습하지 않고도 노이즈 주입량을 골라 확률미분방정식으로 샘플링하는 방법을 차근차근 정리했다.
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잠재 확산 모델 원리 정리: VAE 잠재 공간과 확산 트랜스포머(DiT) 구조를 MIT 강의로 이해하기
MIT 6.S184 강의가 설명한 잠재 확산 모델의 설계 원리를 정리했다. 180만 차원 이미지를 압축하는 오토인코더와 VAE, 재파라미터화 트릭, 확산 트랜스포머 구조, 스테이블 디퓨전 3 사례까지 차례로 짚는다.
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플로우 매칭 원리 정리: MIT 6.S184 강의로 보는 확산 모델과 생성 모델의 학습 알고리즘
MIT 6.S184 두 번째 강의는 영상·이미지 생성 모델의 표준 학습법인 플로우 매칭을 다룬다. 복잡한 수식을 걷어내면 남는 알고리즘은 노이즈와 데이터를 직선으로 섞고 그 방향을 맞히는 단순한 회귀였다.
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확산 모델로 단백질 설계하는 AI, MIT 6.S191 강의로 본 EvoDiff 원리
MIT 6.S191 강의에서 마이크로소프트 리서치 연구자가 이미지 생성에 쓰이던 확산 모델을 단백질 서열에 옮긴 EvoDiff를 소개했다. 노이즈를 새로 정의한 방법과 실제 실험실에서 검증한 결과까지 정리했다.
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MIT 6.S191 강의 정리 — 신경망의 한계, 확산 모델, 대규모 언어 모델의 창발
MIT 딥러닝 입문 강의 6.S191의 마지막 시간은 신경망이 무엇을 못 하는지부터 짚는다. 보편 근사 정리와 일반화의 함정, 분포 밖 입력과 적대적 공격, 그리고 이 한계를 넘어서려는 확산 모델과 대규모 언어 모델의 창발 현상까지 정리했다.
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스테이블 디퓨전 동작 원리 정리: 확산 과정, 분류기 없는 가이던스, 잠재 공간까지
이미지 생성 모델 스테이블 디퓨전을 파이토치만으로 직접 구현하며 해설한 강의를 정리했다. 잡음을 더하고 걷어내는 확산 과정, 프롬프트를 반영하는 분류기 없는 가이던스, 계산량을 줄이는 잠재 공간이 핵심이다.
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영상 생성 모델 파인튜닝 방법: WAN 2.1 14B를 이미지 150장과 LoRA로 학습시키기
영상 생성 모델이 이미지 생성 모델과 무엇을 공유하는지 짚고, 오픈소스 140억 파라미터 영상 모델을 캡션이 달린 삽화 이미지 150장과 LoRA로 파인튜닝해 나만의 화풍 영상을 만들어 낸 전 과정을 데이터 준비부터 결과 확인까지 정리했다.
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드림퓨전 논문 리뷰: 2D 확산 모델로 3D를 만드는 SDS와 야누스 문제 해결법
텍스트만으로 3D를 만드는 드림퓨전은 부족한 3D 학습 데이터를 포기하고 2D 확산 모델을 심판으로 세웠다. 핵심 기법인 점수 증류 샘플링과 얼굴이 여러 개 생기는 야누스 문제, 평면 판자 꼼수까지 짚어 봤다.
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REPA 논문 해설: 확산 트랜스포머 학습을 17배 앞당긴 표현 정렬 손실 항의 원리
확산 트랜스포머에 사전학습 모델의 표현을 따라가게 하는 손실 항 하나를 더한 REPA 기법이 학습 속도와 이미지 이해 능력을 동시에 끌어올린 원리를 짚었다. 40만 스텝으로 700만 스텝의 성능을 넘어선 실험 결과도 함께 살폈다.
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3D 포인트 트랙으로 영상 모션 편집하기 — 텍스트 지시의 한계를 넘은 Edit-by-Track
텍스트 지시로는 장면과 물체가 원본에서 크게 벗어난다. 영상에서 추정한 3D 점 궤적을 직접 옮겨 물체 움직임과 카메라 경로를 정밀하게 고치는 영상 편집 연구의 원리와 활용 사례, 남은 한계를 정리했다.
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스탠퍼드 CS229 강의: 확산 모델 학습 원리와 파운데이션 모델 적응법(선형 프로빙·파인튜닝·LoRA)
스탠퍼드 CS229 12강이 확산 모델의 손실 함수가 왜 노이즈 예측 문제로 바뀌는지 유도하고, 사전학습된 파운데이션 모델을 새 과제에 붙이는 선형 프로빙·파인튜닝·LP-FT·LoRA의 실제 이득이 어디에 있는지 따져봤다.
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UniPi 논문 리뷰: 텍스트 조건 비디오 생성으로 만드는 범용 로봇 정책과 역동역학 모델
행동을 직접 예측하는 대신 목표를 이루는 미래 영상을 먼저 만들고 그 영상에서 실제 제어 신호를 뽑아내는 UniPi 논문을, 딥러닝논문읽기모임 발표를 따라가며 확산 모델 구조와 실험 결과, 남은 한계까지 정리했다.
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확산 모델 원리 정리: 스탠퍼드 CS229 강의로 보는 노이즈 추가 과정과 역과정 학습 방법
스탠퍼드 CS229의 확산 모델 강의를 정리했다. 이미지에 조금씩 잡음을 더하는 고정된 정방향 과정과, 그것을 되돌리도록 신경망을 학습시키는 역과정이 어떻게 하나의 손실 함수로 이어지는지 차근차근 살펴본다.
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확산 트랜스포머 쉽게 이해하기: ViT와 DiT, MMDiT의 구조와 조건 부여 방식 단계별 정리
언어 모델용으로 만들어진 트랜스포머가 어떻게 이미지 분류와 생성의 기본 구조가 됐는지, ViT의 패치 분할부터 DiT의 조건 부여 네 가지 방식, MMDiT의 결합 어텐션까지 단계별로 정리했다.
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RDT-1B 논문 리뷰: 확산 모델로 만든 양팔 로봇 조작 파운데이션 모델
딥러닝논문읽기모임이 양팔 로봇 조작용 확산 파운데이션 모델 RDT-1B를 해설한다. 통합 행동 공간과 확산 정책으로 처음 보는 물체까지 다루는 구조를 짚는다.
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야코비 포싱 정리: 초안 모델 없이 LLM 추론을 4배 빠르게 만드는 방법
추측 디코딩의 초안 모델을 없애고 모델 스스로 자기 출력을 추측하게 만드는 야코비 포싱의 원리와 한계를, 확산 기반 생성과 비교해 정리했다.
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파운데이션 모델이란 무엇인가, BERT·CLIP·DINOv2·SAM·스테이블 디퓨전으로 보는 조건
파운데이션 모델에는 엄밀한 정의가 없지만 공통된 특징은 있다. 거대한 규모, 라벨 없는 대량 학습 데이터, 그리고 무엇보다 재사용성이다. 대표 모델 다섯 가지로 그 기준을 풀어본다.
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확산 모델 샘플링 속도의 수학, 고차 ODE 솔버 수렴 분석 연구
이미지 생성에 쓰이는 확산 모델의 샘플링 단계를 수천 번에서 열 번 안팎으로 줄여주는 고차 ODE 솔버가 왜 정확한지, 그 오차 한계를 처음으로 정리한 연구 발표를 소개한다.
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확장 플로우(Expanding Flows): 길이가 변하는 데이터를 몇 단계 만에 생성하는 새 프레임워크
마이크로소프트 리서치 강연에서 소개된 '확장 플로우'는 생성 도중 토큰과 좌표를 새로 끼워 넣어 가변 길이 데이터를 한두 단계 만에 만들어낸다. 분자 구조와 분자 그래프, 언어 생성 실험에서 확인된 성과와 남은 한계를 정리했다.
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확산 모델(Diffusion Model) 작동 원리: 노이즈를 제거해 AI 이미지를 생성하는 과정
AI 이미지는 알아볼 수 없는 무작위 노이즈에서 시작한다. 확산 모델이 노이즈를 더했다가 거꾸로 제거하며 그림을 만들어내는 순방향·역방향 과정, CLIP 텍스트 조건화, UNet과 잠재공간까지 쉽고 자세하게 정리했다.
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확산 모델 최적화 가이드, 이미지·영상 생성 AI의 속도와 메모리 병목을 푸는 방법
1024픽셀 이미지 한 장에 34GB와 7초, 5초짜리 720p 영상 한 편에 30분. 허깅페이스 연구 엔지니어가 MIT 공개 강연에서 짚은 이미지·영상 생성 모델의 진짜 병목과 현장에서 통하는 최적화 전략을 정리했다.
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확산 모델과 텍스트-이미지 생성의 원리: 노이즈 제거부터 U-Net, CLIP, 잠재 공간까지
MIT 강의로 풀어보는 이미지 생성 AI의 구조. 잡음을 조금씩 걷어내는 확산 모델, 이미지를 받아 이미지를 내놓는 U-Net, 문장과 그림을 같은 공간에 놓는 CLIP까지 생성의 뼈대를 차례로 설명한다.
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확산 모델 원리 완전 정리: 노이즈를 더하고 되돌려 이미지를 생성하는 DDPM의 작동 방식
DALL·E 2 같은 확산 모델이 이미지에 정규분포 노이즈를 단계적으로 더한 뒤 신경망으로 한 단계씩 되돌려 새 그림을 만드는 원리를, 2015년부터 이어진 DDPM과 OpenAI의 핵심 논문 흐름, U-Net 구조와 노이즈 스케줄까지 함께 정리했다.
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확산모델(Diffusion) 원리 정리: 스탠퍼드 CME296 1강 DDPM과 DDIM
이미지 생성모델은 왜 노이즈에서 시작할까. 스탠퍼드 CME296 첫 강의를 따라 DDPM의 순방향·역방향 과정과 노이즈 예측 손실, 그리고 단계를 건너뛰어 생성을 빠르게 하는 DDIM의 원리까지 차근차근 정리했다.
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AI 영상 생성 원리 완벽 정리 — 확산 모델, 시공간 패치, 잠재 확산으로 이해하기
텍스트 한 줄로 영상을 만드는 AI는 어떻게 동작할까요? 확산 모델의 순방향·역방향 과정부터 시간적 일관성 문제와 잠재 확산까지, VEO 같은 영상 생성 모델의 핵심 원리를 풀어냅니다.
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AI 환각 되먹임 실험으로 이해하는 확산모델·VAE·LLM의 세 가지 환각
이미지를 LLM이 설명하고 확산모델이 그 설명대로 다시 그리는 과정을 수천 번 반복하면 그림은 전혀 다른 것으로 변합니다. 이 실험으로 LLM·VAE·확산 U-Net에서 비롯되는 세 가지 환각을 설명합니다.
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Stable Diffusion 원리 쉽게 이해하기: 확산 모델과 잠재 확산 모델(LDM), U-Net·텍스트 주입
Stable Diffusion의 바탕이 되는 잠재 확산 모델(LDM)을 확산·역확산 과정, U-Net, 텍스트 주입, 그리고 잠재 공간에서 연산해 속도를 높인 핵심 아이디어까지 정리했습니다.
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플로우·확산 모델 입문: 노이즈를 데이터로 바꾸는 생성 AI의 수학적 뼈대 (MIT 6.S184)
스테이블 디퓨전·소라·알파폴드가 공유하는 플로우·확산 모델의 원리를 MIT 6.S184 강의를 근거로 정리했다. 생성을 벡터 생성으로 보는 관점부터 벡터장·ODE, 브라운 운동·SDE, 시뮬레이션 방법까지 다룬다.
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확산모델의 역사 쉽게 이해하기 — 오토인코더·VAE·GAN·디퓨전 정리
1987년 오토인코더에서 VAE와 GAN을 거쳐 2015년 확산모델과 텍스트용 Diffusion-LM까지, 이미지 생성 AI의 핵심 개념이 걸어온 발전 과정을 초보자 눈높이에 맞춰 한국어로 정리했다.
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확산 모델 원리: 비평형 열역학과 브라운 운동으로 이해하는 생성 AI
이미지를 만들어내는 확산 모델은 잉크가 물에 퍼지는 비평형 열역학과 같은 수학 틀에서 나왔다. 순방향·역방향 확산과 브라운 운동, 스코어, ODE 가속까지 그 원리를 풀어본다.
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확산 모델 쉽게 이해하기: 순방향 노이즈 주입과 역방향 생성 과정의 원리
확산 모델을 확률적 생성 모델의 관점에서 설명합니다. 데이터에 노이즈를 점진적으로 더하는 순방향 과정과, 신경망이 이를 되돌리는 역방향 생성 과정을 정리했습니다.
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플로우 매칭이란? 확산 모델과 다른 이미지·영상 생성 원리와 정류 플로우 정리
플럭스·스테이블 디퓨전 3 등이 채택한 플로우 매칭을 물리의 연속 방정식과 최적수송으로 풀어 설명합니다. 조건부·주변 속도장과 정류 플로우까지 정리했습니다.
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컴퓨터 비전 역사 총정리 — CNN부터 ViT·확산모델까지 한눈에
1950년대 뇌 시각 연구부터 LeNet·AlexNet·ResNet 같은 CNN, 그리고 ViT·CLIP·확산모델에 이르는 컴퓨터 비전 발전사를 문제 유형별로 정리했다.
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플로 매칭 vs 확산 모델: 이미지 생성 AI의 세대교체 원리 정리
Stable Diffusion으로 대표되던 확산 모델과 Flux·SD3가 채택한 플로 매칭 모델의 학습·생성 방식 차이를, 잡음 예측과 속도장 학습 관점에서 나란히 비교해 정리했습니다.
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컴피UI(ComfyUI)로 이해하는 AI 이미지 생성 원리와 노드 워크플로 총정리
팟캐스트 Denoised가 컴피UI(ComfyUI) 노드 워크플로로 AI 이미지 생성을 단계별로 해부합니다. 확산 학습과 잠재 공간부터 체크포인트, CLIP, K샘플러, VAE, 로라, API 노드까지 실전으로 설명합니다.
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텍스트-투-이미지 생성 원리 완전정리: 확산 모델과 구글 파티(Parti)로 쉽게 이해하기
구글 리서치의 영상 시리즈 '히든 레이어스'가 텍스트만으로 이미지를 만드는 AI의 작동 방식을 일반 독자도 이해하도록 쉽게 설명합니다. 노이즈를 걷어내는 확산 모델과, 번역식 접근인 파티(Parti)의 원리를 나눠서 풀어냅니다.
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월드 모델(World Model)이란? AI가 행동의 결과를 예측하고 계획하는 원리와 활용
구글 지니와 엔비디아 코스모스, 얀 르쿤의 JEPA까지, 현재 세계 상태와 행동으로 미래를 예측하는 월드 모델의 정의와 생성형·예측형 두 구현 학파, 그리고 자율주행·로봇·게임·에이전트 활용 사례를 한눈에 정리했다.
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확산 모델(Diffusion Model)이란? 파이토치로 구현하는 순방향·역방향 과정과 U-Net
노이즈를 점진적으로 더했다가 신경망으로 다시 걷어내며 이미지를 생성하는 확산 모델의 원리를, 분산 스케줄과 U-Net, 사인·코사인 위치 임베딩, 손실 함수까지 파이토치 구현 관점에서 단계별로 쉽게 설명한다.
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2025년 LLM 지형도 총정리 — MoE·MLA·슬라이딩 윈도우와 트랜스포머의 대안들
세바스찬 라쉬카가 2025년 주요 오픈웨이트 LLM의 효율화 기법(GQA·MLA·슬라이딩 윈도우·MoE)과 함께 확산 모델·맘바·RWKV 등 트랜스포머의 여러 대안들을 한국 독자 눈높이로 차근차근 정리한다.
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확산 모델 DDPM 원리 — 순방향·역방향 과정과 노이즈 예측 학습
DDPM 확산 모델은 이미지에 노이즈를 점진적으로 더해 완전한 잡음으로 만든 뒤, 신경망이 그 역과정을 학습해 노이즈에서 이미지를 복원한다. 순방향·역방향 과정과 학습 목표를 직관적으로 풀어본다.
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확산 모델 DDPM 원리: 노이즈 제거로 이미지를 생성하는 생성형 AI의 핵심
이미지·영상·신약까지 만드는 확산 모델의 작동 원리를, 2020년 DDPM 논문을 따라 노이즈 추가와 역방향 제거, 학습 목표 단순화까지 단계별로 풀어 설명합니다.
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생성형 AI 입문 가이드: ChatGPT·대규모언어모델·확산모델 핵심 개념 총정리
AI를 처음 접하는 사람을 위한 생성형 AI 입문 가이드. ChatGPT의 등장과 대규모 언어모델의 작동 원리, 주요 기업과 모델, 텍스트·이미지·영상·음성을 만드는 확산모델, 실생활 활용법과 프롬프트 개념까지 한 영상으로 정리한다.
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AI 영상 생성 원리 완벽 해설: 확산 모델·잠재 공간·시공간 패치로 이해하는 Veo·Sora
구글 Veo 3, 소라 같은 AI 영상 생성기는 어떻게 진짜 같은 영상을 만들까. 노이즈를 더하고 빼는 확산 모델, 잠재 공간 압축, 시공간 패치와 어텐션까지 작동 원리를 쉽게 풀었다.
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확산 모델(Diffusion Model) 원리 쉽게 이해하기: DALL·E·이미지 생성 AI의 핵심
DALL·E와 Imagen 같은 이미지 생성 AI의 토대인 확산 모델을, 물에 퍼지는 물감 비유부터 가우시안 노이즈와 U-Net까지 난이도 5단계로 차근차근 설명한다.
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확산 모델 원리: AI가 노이즈로 텍스트를 이미지로 만드는 방법
DALL-E 같은 AI 이미지 생성의 핵심인 확산 모델을 순방향·역방향 확산과 텍스트 조건부 생성 세 단계로 쉽게 풀어 설명합니다.
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확산 모델(Diffusion)이 거대언어모델을 대체하는 이유 — 데이터 효율과 내부 작동 원리
확산 모델은 LLM과 달리 출력 전체를 반복해 다듬고, 같은 데이터로 더 높은 성능을 낸다. 데이터가 병목이 된 시대에 확산 모델이 떠오르는 이유와 변분 오토인코더 기반 작동 원리를 정리했다.
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확산 모델 원리 정리: 노이즈 제거로 이미지·영상을 만드는 AI의 작동 방식
텍스트로 이미지와 영상을 만드는 확산 모델이 무작위 노이즈에서 시작해 어떻게 사실적인 결과를 만드는지, CLIP·DDPM·DDIM·분류기 없는 안내까지 핵심 원리를 풀어 설명한다.
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확산 모델 가속의 핵심 3가지: 양자화·캐싱·스텝 증류로 실시간 영상 생성에 다가가기
엔비디아 AI 랩의 지브 일란이 AI 엔지니어 콘퍼런스에서 확산 기반 이미지·영상 생성 모델을 빠르고 실용적으로 만드는 세 기법, 양자화·캐싱·스텝 증류를 설명한다. 50단계 디노이징을 몇 단계로 줄여 단일 GPU 실시간 생성에 다가가는 길을 짚는다.
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