반응형 허깅페이스3 확산 모델(Diffusion Models) 이해하기: Hugging Face 강의를 통한 noising 가이드 인공지능(AI) 분야는 급격히 발전하고 있으며, 그중에서도 이미지 생성, 데이터 합성, 그리고 머신러닝(ML) 응용 프로그램에서 중요한 역할을 하는 **확산 모델(Diffusion Models)**이 주목받고 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 Hugging Face에서 제공하는 확산 모델 강의를 바탕으로, 이 모델들이 어떤 방식으로 작동하는지, 그리고 인공지능과 머신러닝에 어떤 영향을 미치는지 자세히 살펴보겠습니다.확산 모델이란?확산 모델은 이미지 또는 데이터를 점진적으로 수정하여 노이즈를 제거하고 더 명확한 정보를 생성하는 AI 모델의 한 유형입니다. 간단히 말해, 이미지나 데이터를 역방향으로 변형시키는 과정에서 노이즈(잡음)를 제거하여 원본 데이터를 복원하는 방식으로 작동합니다. 이러한 과정은 이미.. 2024. 9. 20. BEiT: 이미지 변환기를 위한 BERT 사전 학습 BEiT란 무엇인가?BEiT는 Bidirectional Encoder Representation from Image Transformers의 약자로, 이미지 변환기를 위한 자가 지도 학습 비전 표현 모델입니다. 이 모델은 자연어 처리에서 사용되는 BERT 모델에서 영감을 받아 개발되었습니다. BEiT는 대규모 라벨 없는 이미지 데이터를 활용하여 사전 학습을 수행하고, 이를 통해 이미지 분류와 의미론적 분할과 같은 이미지 처리 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.BEiT의 필요성전통적으로, 비전 변환기(vision transformers)는 대규모 라벨이 붙은 데이터가 필요합니다. 하지만 라벨링은 비용과 시간이 많이 드는 작업이므로, 이는 큰 병목현상이 됩니다. BEiT는 이러한 문제를 해결하기 위해 자가 .. 2024. 7. 2. 파인튜닝을 위한 IP-Adapter 활용: Stable Diffusion 개선하기 Stable Diffusion 모델은 텍스트를 이미지로 변환하는 강력한 도구입니다. 그러나 모델의 성능을 극대화하기 위해서는 추가적인 이미지 프롬프트와 같은 방법들이 필요할 수 있습니다. 이때 IP-Adapter를 활용하면 이미지 프롬프트를 통해 모델의 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 IP-Adapter를 활용한 Stable Diffusion 파인튜닝 방법을 소개하고, 이를 통해 보다 나은 결과를 얻는 방법을 설명하겠습니다. Hugging Face의 공식 문서를 참고해 작성한 포스팅입니다. 파인튜닝 방법이 궁금하시면 아래 글을 참고해주세요. Stable Diffusion과 파인 튜닝 방법: 완벽 가이드인공지능(AI)과 딥러닝은 현대 기술의 중심에 있으며, 이미지 생성 모델은 그 중에서.. 2024. 7. 1. 이전 1 다음
