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2025 생성모델 집중과정

생성모델 기초부터 Autoregressive Model, VAE, GAN, Pix2Pix, Diffusion까지 공부한 순서대로 정리합니다.

공개 글 5개

관측 데이터에서 분포를 학습하고 새로운 샘플을 만드는 생성모델 흐름

2026-08-01 · AI · Deep Learning · Computer Vision · 2025 생성모델 집중과정 1

생성모델과 데이터 분포부터 시작하기

판별모델과 생성모델을 비교하고 Tensor shape와 데이터 시각화를 먼저 확인한 기록.

이전 값을 조건으로 다음 값을 예측하고 로그확률을 합하는 흐름

2026-08-01 · AI · Deep Learning · Computer Vision · 2025 생성모델 집중과정 2

Autoregressive Factorization과 MLE

결합확률을 순서대로 풀고 teacher forcing, log-likelihood, cross entropy를 연결한 기록.

Encoder가 평균과 분산을 예측하고 latent를 거쳐 입력을 복원하는 VAE

2026-08-01 · AI · Deep Learning · Computer Vision · 2025 생성모델 집중과정 3

VAE의 ELBO와 Reparameterization

Encoder가 평균과 분산을 예측하는 이유와 reconstruction·KL loss를 코드 흐름으로 정리한 기록.

입력에서 Generator와 Discriminator를 거쳐 Pix2Pix loss를 계산하는 구조

2026-08-01 · AI · Deep Learning · Computer Vision · 2025 생성모델 집중과정 4

GAN에서 Pix2Pix까지

Generator·Discriminator의 교대학습과 Pix2Pix의 조건·L1 loss를 연결한 기록.

Diffusion forward noise와 reverse denoising, latent diffusion 흐름

2026-08-01 · AI · Deep Learning · Computer Vision · 2025 생성모델 집중과정 5

DDPM에서 Latent Diffusion과 DiT까지

Forward noise, reverse denoising, latent space와 Transformer backbone을 한 흐름으로 정리한 기록.

자료·도구·선수지식

Tools: PyTorch, Google Colab
Sources: Course notes and original papers
Prerequisites: python, pytorch, machine-learning-basics