AI 2026.05.05 · 11 min
Advanced Diffusion Model Deep Dive · 1
Diffusion Model의 수학은 어디서 왔나
Brownian motion과 Fokker-Planck 방정식에서 시작해 Forward Markov chain의 closed-form, Score function 학습, Posterior 유도까지 — DDPM의 물리적·수학적 기원을 추적한다.
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📚 Diffusion Model Deep Dive
총 7편 · 순서대로 읽기를 권장
AI 2026.05.03 · 11 min
Advanced Diffusion Model Deep Dive · 2
Diffusion Model의 손실함수는 어떻게 만들어지는가
VAE의 ELBO에서 출발해 노이즈 예측 parameterization을 거쳐 L_simple과 Improved DDPM의 세 가지 개선까지, 손실함수 설계의 핵심 결정들을 추적한다.
AI 2026.05.03 · 11 min
Advanced Diffusion Model Deep Dive · 3
Score 함수에서 SDE까지 — Diffusion의 통합 이론
Langevin MCMC의 mode mixing 한계부터 VP/VE-SDE의 연속 시간 통합까지, score 기반 생성 모델의 설계 철학을 추적한다.
AI 2026.05.03 · 9 min
Advanced Diffusion Model Deep Dive · 4
DDIM은 왜 1000 step을 10 step으로 줄일 수 있는가
DDPM 샘플링 병목의 근본 원인부터 Non-Markovian forward process, DDIM sampling 공식, Probability Flow ODE와 DPM-Solver의 고차 수렴까지, 확산 모델 가속의 수학적 구조를 추적한다.
AI 2026.05.03 · 11 min
Advanced Diffusion Model Deep Dive · 5
Classifier Guidance에서 Negative Prompt까지, 조건부 생성의 수학
외부 분류기의 gradient로 시작해 CFG의 implicit classifier, cross-attention, negative prompt의 compositional score까지 — 조건부 diffusion의 통일된 수학 구조를 추적한다.
AI 2026.05.03 · 12 min
Advanced Diffusion Model Deep Dive · 6
Stable Diffusion의 아키텍처는 왜 이렇게 생겼나
VAE 48배 압축부터 UNet FiLM 주입, DiT 스케일링 법칙, MM-DiT 양방향 정보 흐름, Cascaded SR까지 — 확산 모델 아키텍처의 설계 결정을 추적한다.
AI 2026.05.03 · 12 min
Advanced Diffusion Model Deep Dive · 7
Diffusion 샘플링 가속은 어떻게 가능한가
수백 스텝이 필요한 reverse process를 1-4 스텝으로 줄이는 세 가지 전략 — Consistency Model, Rectified Flow, Flow Matching, Distillation — 의 공통 원리를 추적한다.