[Powered by Vrew] 이 영상의 자막은 Vrew를 통해 생성/편집되었습니다. 0:00 generative model인데 갑자기 확률분포? 1:45 확률분포에서 샘플링, 숫자에서 이미지까지 4:03 특징을 갖는 이미지 확률분포 만들기 5:22 고양이 이미지가 나오는 확률분포? 7:38 마무리
5:34 GAN이 이런 방법을 사용하죠.. Diffusion은 N(0,I)에서 원하는 데이터 분포로 점차점차 근사시켜 나간다면 GAN은 아예 목표하는 대상의 데이터 분포를 배워버린다는 느낌? 그래서 속도는 비교가 불가능할정도로 GAN이 빠르지만 단점으로 대표적인 게 mode collapse가 있죠.