생성 모델 (Generative Models)
생성 모델은 데이터의 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성하는 모델입니다. 이미지 생성, 텍스트 생성, 데이터 증강 등 다양한 분야에서 활용되며, 딥러닝의 가장 활발한 연구 영역 중 하나입니다.| 순서 | 주제 | 핵심 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 오토인코더 | AE, Denoising AE, 차원 축소 |
| 2 | VAE | 변분 추론, 재매개변수화 트릭, KL Divergence |
| 3 | GAN 기초 | 적대적 학습, 생성자-판별자 구조 |
| 4 | GAN 아키텍처 | DCGAN, StyleGAN, CycleGAN |
| 5 | Diffusion 모델 | DDPM, 노이즈 스케줄, Stable Diffusion 개관 |
생성 모델 패러다임 비교
| 모델 | 학습 방식 | 장점 | 단점 |
|---|---|---|---|
| AE/VAE | 재구성 + KL | 안정적 학습, 잠재 공간 해석 | 흐릿한 생성 |
| GAN | 적대적 학습 | 선명한 생성 | 학습 불안정, 모드 붕괴 |
| Diffusion | 노이즈 제거 | 최고 품질, 안정적 학습 | 느린 추론 |