[딥러닝] 확산 모형

 

확산 모델 소개

딥러닝에서 생성 모델 개요

생성 모델이란, 주어진 데이터 분포를 학습하여 새로운 데이터 샘플을 생성할 수 있는 알고리즘을 의미합니다. 이는 인공지능의 중요한 분야로, 실제 세계의 데이터 분포를 모사하는 능력을 통해 이미지, 음악, 텍스트 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 생성 모델은 가짜 이미지나 텍스트를 실제와 구분할 수 없게 만드는 등의 응용을 통해 AI 기술의 발전에 크게 기여해 왔습니다. 가장 흔히 알려진 생성 모델로는 GANs(생성적 적대 신경망)과 VAEs(변분 오토인코더)가 있으며, 이들 각각은 고유의 방식으로 데이터 분포를 학습합니다. 이번 포스트에서는 또 다른 유형의 생성 모델인 확산 모델에 초점을 맞춰 설명할 것입니다.

확산 모델이란?

확산 모델은 생성 모델의 한 분류로, 데이터에 잡음을 점진적으로 추가한 뒤 이 잡음을 시간을 거슬러 올라가 제거하는 방식으로 원본 데이터를 생성합니다. 이 과정에서 데이터의 미세 구조를 학습하게 되며, 이로 인해 고품질의 새로운 샘플을 생성할 수 있습니다. 확산 모델은 잡음 추가와 제거 과정이 명확히 정의되어 있다는 점에서 GANs나 VAEs와 같은 다른 생성 모델과 구별됩니다. 이러한 과정을 통해 복잡한 데이터 분포를 효과적으로 학습하고, 놀라울 정도로 실제와 유사한 결과물을 생성할 수 있게 됩니다.

 

이론적 기초

확산 모델 작동 방식

확산 모델의 핵심 아이디어는 데이터에 잡음을 점진적으로 추가하는 전방 확산 과정, 그리고 이 잡음을 점진적으로 제거하여 원본 데이터를 복원하는 역방향 확산 과정입니다. 이 때, 잡음 추가 과정은 데이터에 어느 정도의 무작위성을 부여하며, 역방향 과정에서는 이 무작위성을 단계적으로 제거하면서 데이터의 복잡성을 효과적으로 학습합니다. 이 과정을 통해, 확산 모델은 데이터의 세밀한 특성까지도 학습할 수 있게 됩니다.

수학적 프레임워크

확산 모델은 확률적 미분 방정식(Stochastic Differential Equations, SDEs)에 기반을 두고 있습니다. 이는 시간에 따라 변하는 확률 과정을 모델링하는 데 사용되며, 확산 모델에서는 이 방정식을 사용하여 데이터에 잡음을 첨가하고, 이를 다시 제거하는 과정을 정의합니다. 또한, 디노이징 과정에서는 그래디언트 추정을 위해 점수 기반 모델(Score-based model)을 사용합니다. 이는 데이터 샘플에 대한 높은 차원의 확률 분포에서 그래디언트를 추정함으로써, 잡음을 제거하는 과정에서 원본 데이터로 어떻게 접근해 나갈지 결정하는 데 도움을 줍니다.