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MINDS SEMINAR

MINDS Seminar Series | U-Jin Choi (KAIST) - Denoising Diffusion Probability Models(DDPM) and Consistency Models

MINDS SEMINAR
period : 2024-02-21 ~ 2024-02-21
time : 16:00:00 ~ 18:00
개최 장소 : Math Bldg 404 & Online streaming (Zoom)
Topic : Denoising Diffusion Probability Models(DDPM) and Consistency Models
개요
Date 2024-02-21 ~ 2024-02-21 Time 16:00:00 ~ 18:00
Speaker U-Jin Choi Affiliation KAIST
Place Math Bldg 404 & Online streaming (Zoom) Streaming link ID : 688 896 1076 / PW : 54321
Topic Denoising Diffusion Probability Models(DDPM) and Consistency Models
Contents Ho 교수팀이 2020에 발표한 DDPM은 Discrete- Time 생성모델의 새로운 방향과 성능을 제시한 연구로 이후 다양한 형태의 후속연구가 발표 되고 있으며 알고리즘의 가속화 연구와 응용연구가 발표 되고 있습니다. 이 논문에서 유도 된 유용한 등식과 Variational Lower Bound 최적화 하는 전과정을 심층분석및 토의가 있겠습니다. 한편 Song et al은 2021에 DDPM을 Continuous-Time으로 확장한 Score-Based Generative Modeling through SDE의 느린알고리즘 속도를 가속화 한 Consistency Models을 제시하였습니다. Consistency Models은 Song이 제시한 Probability Flow ODE에서 출발한 알고리즘으로 자신들이 제시한 SDE기반 연속시간 생성모델 알고리즘을 가속화 한 연구입니다. 원리는 매우 단순 하지만 응용성이 매우 다양하므로 세밀한 분석과토의로 진행 됩니다.
MinDS MinDS · 2024-02-16 14:43 · Views 146