<aside> 👉🏻 @정유진 의 여름방학 디퓨전 스터디

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Week 1

• AE, VAE

  • 베이스 강의 : 오토인코더의 모든것 (필요한 부분만 골라듣기)

  • 추가 공부

    (⬇️ 머신러닝 지식이 필요한 경우 블로그나 개념 관련 강의 찾아볼 것)

    • 최대우도추정(Maximum likelihood Estimation)
    • 차원의 저주(Curse of dimension)
    • 매니폴드(Manifold) 학습

    (⬇️ 수학적 지식이 필요한 경우 확률과 통계 책 찾아볼 것)

    • 확률변수와 확률분포
    • 결합분포와 주변확률분포
    • 조건부분포

✨ 발표자료

AE_VAE.pdf

Week 2

• DDPM, DDIM + Unet, GAN
  • 베이스 강의 : https://www.youtube.com/watch?v=jaPPALsUZo8&t=352s, https://www.youtube.com/watch?v=uFoGaIVHfoE&t=1882s
  • 추가 공부 (week 1 내용은 이미 공부했다고 가정)

    • 손실함수 유도 과정 수식 (여러 블로그)

      [개념 정리] Diffusion Model 과 DDPM 수식 유도 과정

    • VAE 와의 관계성

    • 마르코프 성질과 마르코프 체인

    • 생성 모델의 목적과 분류 체계

✨ 발표자료

DDPM.pdf

Week 3

• Stable Diffusion (CLIP), ControlNet
  • 베이스 강의 : https://www.youtube.com/watch?v=Z8WWriIh1PU&t=421s
  • 추가 공부
    • CLIP : https://www.youtube.com/watch?v=HkkaKI6NN-8

Week 4

• Implementaion of Diffusion Model

ip adapter → 용득오빠가 발표햔 피피티 장표를 보고 아 대충 이런거구나 하고 논문에 메인 메소드부분만 읽음

Diffusion (24 Summer) 일정