천천히 올바르게. AI Researcher & DevOps Engineer Youngju's blog. GPU/CUDA, LLM, MLOps, Kubernetes AI workloads, and data engineering — plus mindset essays on confidence, routines, health, and sport psychology.
"zero"라고 쓰면 0을 그리는 조건부 디퓨전 모델을 111만 파라미터로 만들었습니다. 노이즈를 섞는 forward는 공식 한 줄이고, 복원하는 reverse는 그 한 줄을 400번 거꾸로 밟는 것뿐입니다. 5편에서 L1 손실이 색을 바래게 만든 문제를 디퓨전이 어떻게 피해 가는지, 그리고 왜 모델이 노이즈를 예측하도록 학습되는지를 실제 생성 결과로 확인합니다.
시리즈에서 가장 작은 모델인 47만 파라미터 U-Net으로 CIFAR-10 흑백 이미지를 컬러로 복원했습니다. 형태는 정확히 살렸지만 색이 눈에 띄게 바랬는데, 이건 모델 용량 문제가 아니라 L1 손실을 고른 결과입니다. skip connection이 무엇을 나르는지, 그리고 회귀 손실이 왜 채도를 죽이는지를 실제 결과 이미지로 확인합니다.