AI 이미지 생성 원리 — 잡음을 50번 닦으면 얼굴이 된다

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Издатель
AI가 만든 가상 인물 사진은 잡음뿐인 화면에서 출발해, 잡음을 조금씩 빼는 일을 50번쯤 되풀이해서 나옵니다. 이런 방식을 확산(디퓨전) 모델이라고 합니다.

다루는 것
- 학습: 사진에 잡음을 1000번 뿌리고, 뿌린 잡음을 맞히는 문제
- 생성: 순수한 잡음에서 거꾸로 잡음을 빼 나가기
- 출발 잡음(시드)과 글 주문(프롬프트)이 하는 일
- 스테이블 디퓨전이 48분의 1 압축본에서 닦는 이유

이런 걸 찾다 오셨다면
- AI 이미지 생성 원리
- 디퓨전 모델·확산 모델이 뭔지
- AI 인플루언서 사진은 어떻게 만드는지
- 스테이블 디퓨전은 어떻게 그림을 그리는지

출처·측정
- Ho et al., Denoising Diffusion Probabilistic Models (2020, arXiv:2006.11239) — T=1000, β 1e-4→0.02 선형
- CompVis/stable-diffusion-v1-4 모델 카드 — 8배 축소 4채널 잠재, CLIP 글 인코더, 50단계 샘플링
- 1000단계 뒤 원본 비율 0.64%, 512×512 → 64×64×4 = 48분의 1 은 measure.py 로 직접 계산
- 화면 속 얼굴은 설명용으로 그린 예시입니다

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Категория
AI Картинки
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