AI 요약관련 정보

• 딥러닝 생성 모델의 CFG(Classifier-Free Guidance)는 논문이 복잡한 이론(맹견)으로 가득하지만, 실제 코드 구현은 매우 간결(치와와)하다는 특징을 가집니다. 🤯
• CFG 논문을 이해하려면 디퓨전 모델 배경 지식과 람다, 다이버전스 같은 고등 수학 개념에 대한 깊은 이해가 필요하여 접근이 어렵습니다. 🎢
• CFG는 특정 정보를 제공한 모델 결과와 제공하지 않은 모델 결과를 각각 계산하여 활용하는 방식으로 작동합니다. ⚖️
• 두 모델 결과의 차이를 '가이던스 방향'으로 사용하여, 생성될 샘플에 원하는 정보를 더욱 강력하게 반영시키는 것이 CFG의 핵심 원리입니다. 🧭
• 이론적 복잡성에도 불구하고 CFG의 코드 구현 및 적용은 비교적 단순하여, 많은 딥러닝 샘플링 코드에서 널리 사용되고 있습니다. ✨