Diffusion, Score-based 모델은 생성 모델로써 안정된 트레이닝과 품질 좋은 결과를 내보냅니다. 하지만 많은 반복적인 노이즈 제거 프로세스를 통해서 생성이 이루어지기 때문에 생성 속도가 매우 느리다는 단점이 있습니다. DDIM 모델은 이러한 단점을 극복하기 위해 만들어졌으며, 품질이 다소 저하되지만 빠른 샘플링을 가능하게 합니다. Keras 예제를 통해 DDIM 모델에 대해 알아봅시다.
💁 세미나 안내
- 날짜 : 2022년 10월 26일 수요일
- 시간 : PM 9:00 ~ PM 9:50
- 장소 : 온라인
- 접속링크 : 실시간 라이브
🧑🏫 세미나 내용
- 연계 케라스 예제 : Denoising Diffusion Implicit Models
- 1차시 : DDIM 모델의 개념과 구현
🧑🚀 연사 소개
- 박수철 | 비브스튜디오스 AI 연구자
- 모두의연구소 고인물
- 유튜브 채널 운영 : https://www.youtube.com/channel/UCUYzvJUr-LD_Ckt7clq_8Gw
✍ 세미나 신청하기
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✨ 주최/주관
- 주최 : 대덕특구 SPACE-S
- 주관 : 케라스 코리아 페이스북 그룹 운영진
- 운영 : 따뜻한 메이커 연구소, 인공지능팩토리
🗓 DLD 2022 전체 프로그램 소개
본 세미나는 DLD 2022 프로그램 중 하나입니다. 아래 링크에서 전체 프로그램인 케라스 실용 예제 및 개발 가이드를 확인해주세요.
[DLD 2022] 케라스 실용 예제 및 개발 가이드 컨퍼런스
🖼 썸네일 프롬프트 소개
본 태스크의 썸네일은 케라스 마스코트인 유니콘과 우주인 조합으로 스테이블 디퓨전 모델을 통해 만들어졌습니다. 이때 사용된 프롬프트는 아래와 같습니다.
an astronaut riding a unicorn horse which has white horns, red hair and red tail. studio ghibli, pixar and disney animation, sharp, rendered in unreal engine 5, anime key art by greg rutkowski, bloom, dramatic lighting