[일반] 이미지 예측이랑 생성이랑 머가다름?

[딥부이(223.38)]

라벨링을 이미지로 해서 이미지를 예측하는거랑

생성형 모델로 이미지를 생성하는게 머가다름 둘다 없는 이미지 만들어내는건 똑같은데

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[익명(118.235)]

니가 개랑 고양이 그림을 구분할 수 있다고 그걸 그릴 수 있냐?

[익명(112.149)]

이건뭐지

[딥부이 1(118.235)]

비유를 하나 들어볼게 빈 방에 개와 고양이가 있다고 가정해봐 사람의 상식으로는 개는 멍멍 짖겠지만 고양이는 냥냥 짖지않잖아? 그 차이야

[익명(106.101)]

Classification과 generation의 차이?

[익명(117.111)]

좋은 질문인데 prediction과 generation의 차이임. 실제로 생성형 모델링-특히 diffusion이나 flow matching-의 경우 내부 모델이 최종 이미지를 예측하는 prediction 모델인데, 차이점은 prediction 모델은 최종 이미지와의 error를 직접 loss로 사용하는데 반해, 생성형 모델은 생성 과정을 학습함.

[익명(117.111)]

즉, prediction 모델은 하나의 input에 대해 한 이미지만 예측할 수 있는 반면 generation 모델은 분포를 학습해서 그중 하나를 sampling 해서 일반화가 잘됨

[에들렌(flqmdbdi93)]

굿

[딥부이 2(223.38)]

일단 예측 모델에서 쓰는 CEE LOSS를 생성모델에 왜 안쓰는지부터 보면 좋을듯