속도를 포기해서
성능땜 아님? 속도도 스테이블에서 앵간하고
생성을 한번에 안하고 여러번 나눠서 하는게 가장 큰듯 그리고 학습 자체에서 노이즈를 계속 다루니까 학습/생성시 도메인 변화에도 둔감한거 같고.. 그리고 디퓨전 프로세스 자체가 상당히 좋은 인코더 역할을 하는것 같기도 함.
복잡한 분포를 (암시적으로) 한번에 배우려고 하던 기존모델에 비해 단계적으로 생성해서라고 생각함
속도를 포기해서
성능땜 아님? 속도도 스테이블에서 앵간하고
생성을 한번에 안하고 여러번 나눠서 하는게 가장 큰듯 그리고 학습 자체에서 노이즈를 계속 다루니까 학습/생성시 도메인 변화에도 둔감한거 같고.. 그리고 디퓨전 프로세스 자체가 상당히 좋은 인코더 역할을 하는것 같기도 함.
복잡한 분포를 (암시적으로) 한번에 배우려고 하던 기존모델에 비해 단계적으로 생성해서라고 생각함