maizer's blog

Variational AutoEncoder[2] Variational AutoEncoder란? AutoEncoderAE와 동일하게 입력 데이터를 재현(복원)한다. 하지만 AE는 입력 데이터를 Encoder를 통해 Latent vector로 만드는 압축 방식을 하였다면, Variational AutoEncoderVAE는 입력 데이터의 Encoder 결과로 평균과 분산을 얻어, 입력 데이터의 분포를 얻게 되는 차이점이 있다. VAE는 Encoder를 통해 얻은 분포를 사용하여 latent vector $z$를 sampling하게 되는데, 이과정은 역전파가 불가... Read More

AutoEncoder란? 입력 데이터의 특성을 추출하여 입력 데이터와 비슷한 데이터를 재현(복원)한다. AutoEncoder 추상화[2] AutoEncoder 특징 UnSupervised Learning 입력값 $x$을 label로 사용하여 label을 필요로하지 않는다. Manifold Learning EncoderFeature extract 결과를 통해 입력 데이터의 차원 축소가 발생한다. Generation Model 압축 데이터를 원본 이미지와 같이 생성한다. AutoEncode... Read More

CV Paper List 3D Neural Field Generation using Triplane Diffusion Abstract 본 논문은 3D-aware generation of neural fiels에 Diffusion 모델을 적용시킨다. 3D-aware generation은 생성 과정에서 3차원 정보를 고려하여 생성하는 방법입니다. Neural fiels는 신경망의 출력 값으로 이뤄진 공간적인 데이터 구조를 의미한다. 여기서 공간적인 데이터 구조는 출력값의 2D 혹은 3D 공간을 의미한다. 1. Introduction 3D-aware generativ... Read More

CV Paper List Improved Techniques for Training Score-Based Generative Models Abstract 데이터 분포의 점수 매칭을 통해 추정된 기울기를 사용하여 랑주뱅 동역학Langevin dynamics을 통해 샘플을 생성하는 새로운 생성 모델을 소개한다. 데이터가 저차원 매니폴드에 위치할 때 기울기는 잘 정의되지 않고 추정하기 어려울 수 있다. 우리는 데이터를 다른 수준의 가우시안 노이즈로 동요시키고 해당하는 점수, 즉 동요된 데이터 분포의 기울기 벡터 필드를 모든 노이즈 수준에 대해 공동으로 추정한다. 샘플링을 위해, 우리는 점차적으로 감소하는 노이... Read More

CV Paper List Denoising Diffusion Probabilistic Models 1. Introduction DPM은 고품질 샘플을 생성할 수 없다. DDPM 모델은 고품질 샘플을 생성하고, 다른 유형의 생성 모델보다 더 나은 결과를 얻음을 보여준다. Read More

CV Paper List Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics Abstract 기계학습에서 복잡한 데이터셋을 모델링하기 위해서는 고도로 유연한 확률 분포 수식을 사용해야한다. 본 논문은 비평형 통계 물리학Nonequilibrium Thermodynamics에서 영감을 받은 핵심 아이디어를 적용하여 해결한다. 1. Introduction 확률적 모델에서는 처리 가능성tractability과 유연성flexibility 사이의 Trade-off 문제가 발생한다. 처리 가능성이 높은 모델: 정의 ... Read More

CV Paper List Frido: Feature Pyramid Diffusion for Complex Scene Image Synthesis Abstract 기존의 Diffusion 모델들은 high-quality image synthesis에서 높은 성능을 보여주었다. 하지만 이미지에 크기가 다른 객체가 포함될 때, 쉽게말해 복잡한 이미지에서, 객체가 정확하게 생성하지 못한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 Unet 모델에 Feature PyramidFPN 구조를 추가하여 course-to-fine feature를 학습한다. Read More