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Denoising Diffusion Probabilistic Models (DDPM)
Maintain variance diffusion 모델은 분산을 1로 일정하게 유지Var(xₜ) = Var(√(1-βₜ)xₜ₋₁) + βₜ Var(xₜ) = (1-βₜ)Var(xₜ₋₁) + βₜVar(xₜ₋₁)는 1일 것으로 예상할 수 있으므로 Var(xₜ)도 1즉, 디퓨전 과정 전반에 걸쳐 이미지의 '에너지'를 일정하게 유지하면서 점진적으로 원본 정보를 노이즈로 대체한다고 볼 수 있음 Loss Term L_T는 최종 노이즈 분포를 표준 정규 분포와 유사하게 만드는 항L_t-1은 시간 스텝에서의 KL 발산의 합으로, 실제 역과정 분포와 모델이 학습하는 역과정 분포를 유사하게 만드는 항L0는 모델의 예측이 실제 데이터와 얼마나 일치하는지를 측정하여 최종 결과의 품질을 향상시키는 항 Condit..
