활용 사례 연구
A Plug-in Interpretation of Conditioning in Score-Based Diffusion Models
ARarXiv
점수 기반 확산 모델에서 목표와 조건을 다속도 결합 확산으로 다루는 조건부 생성 메커니즘을 제안한다.
세 줄 요약
- 비조건 결합 점수 네트워크를 학습하고 추론 단계에서 플러그인 보정 항으로 조건을 적용한다.
- 조건 기여를 분리해 조건이 생성을 어떻게 유도하는지 보여 주고, 조건부 샘플러를 직접 비교한다.
- 근사 확률 흐름 ODE, ODE-SDE 차이, 조건부 이미지 생성 실험 범위는 확인이 필요하다.
점수 기반 확산 모델에서 목표와 조건을 다속도 결합 확산으로 다루는 조건부 생성 메커니즘을 제안한다.