분류 전체보기41 [논문 리뷰] CcDPM: A Continuous Conditional Diffusion Probabilistic Model for Inverse Design [논문]CcDPM: A Continuous Conditional Diffusion Probabilistic Model for Inverse DesignAAAI 2024Citations: 4[https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/29647]0.AbstractcGANs - single-point design problems에서 promising resultsSingle-point: one performance requirement under one working conditionCategorical space 가정CcGANs - Vicinal Risk Minimization(VRM)도입했지만, 여전히 multi-point design problem 다루지 못.. 2025. 3. 21. [논문 리뷰] TensoRF: Tensorial Radiance Fields [논문]TensoRF: Tensorial Radiance FieldsECCV 2022Citations: 1,374https://arxiv.org/abs/2203.09517SummaryTensoRF: Scene radiance field의 modeling과 reconstruction을 위한 novel approach기존의 NeRF - MLP 기반의 implicit representation 사용TensoRF - 4D tensor decomposition을 활용한 explicit representation 도입4D tensor: 3D voxel grid with per-voxel multi-channel features ⇒ $R^{X\times Y\times Z\times C}$⇒ 학습 속도 및 model .. 2025. 3. 21. [논문 리뷰] CFG: Classifier-Free Diffusion Guidance [논문]Classifier-Free Diffusion GuidanceNeurIPS 2021Citations: 3,518https://arxiv.org/abs/2207.125980. AbstractGuidance can be indeed performed by a pure generative model without such a classifier⇒ Classifier-free guidancecond/unconditional diffusion model을 jointly traincond/unconditional score estimates를 combine하여 quality & diversity의 trade-off를 attain 1. IntroductionClassifier guidanceA techniqu.. 2025. 3. 21. [논문 리뷰] TPDM: Improving 3D Imaging with Pre-Trained Perpendicular 2D Diffusion Models [논문]Improving 3D Imaging with Pre-Trained Perpendicular 2D Diffusion ModelsICCV 2023Citations: 37[https://arxiv.org/abs/2303.08440]Abstract대부분의 diffusion-based inverse problem-solving methods들은 2D images만 다룸3D methods들 또한 3D dist. prior를 fully 이용하지 못함[Two perpendicular pre-trained 2D diffusion models]3D inverse problem 해결3D data dist.을 다른 방향의 sliced 2D dist.의 product을 통해 modeling⇒ curse of dimen.. 2025. 3. 21. [논문 리뷰] CG: Diffusion models beat gans on image synthesis [논문]Diffusion models beat gans on image synthesisNIPS 2021Citations: 8,013https://arxiv.org/abs/2105.052330. AbstractCG - simple, compute-efficient method for trading off diversity for fidelity using gradients from a classifier25 forward step으로 BigGAN-deep과 유사한 성능을 가지고 coverage of the distribution을 더욱 유지함 1. IntroductionGAN - image generation task의 FID, IS, Precision과 같은 sample quality metrics에서.. 2025. 3. 21. [논문 리뷰] DDIM: Denoising Diffusion Implicit Models [논문]Denoising Diffusion Implicit ModelsICLR 2021Citations: 6,505https://arxiv.org/abs/2010.02502AbstractDDPM 문제 - sample 생성할 때, Markov chain for many stepsDDIM - non-Markovian diffusion processes를 통해 DDPM을 generalize= deterministic generative processes이를 통해 high quality samples를 much faster하게 생성 1. IntroductionGAN >> Likelihood-based methods (VAE, Autoregressive, Normalizing flows)But GAN은 optim.. 2025. 3. 18. [논문 리뷰] DDPM: Denoising Diffusion Probabilistic Models [논문]Denoising Diffusion Probabilistic ModelsNeurIPS 2020Citations: 19,316https://arxiv.org/abs/2006.11239 DDPM의 자세한 수식 리뷰는 아래의 3개 post를 참고[논문 리뷰] VDM survey: Understanding diffusion models: A Unified Perspective (1) [논문 리뷰] VDM survey: Understanding diffusion models: A Unified Perspective (1)Diffusion model 공부를 시작할 때, 관련 논문을 먼저 보는 것보다 해당 survey논문을 보는 것이 이해하기 편했음해당 논문은 Class conditional diffusion.. 2025. 3. 18. [논문 리뷰] DiT: Scalable Diffusion Models with Transformers Scalable Diffusion Models with TransformersICCV 2023Citations: 1,618https://arxiv.org/abs/2212.09748SummaryTransformer-based Diffusion Models기존 U-Net backbone이 아닌 transformer를 활용해 Diffusion model (DiT, Diffusion Transformer) 제안Vision Transformer (ViT)에서 사용된 Patch 단위 처리를 활용해 Latent Diffusion model에 적용Scalability & Compute Efficiencymodel의 Gflops(연산량)를 증가시킬수록 FID 감소하여 성능 향상 확인기존 U-Net 기반 model보다 더.. 2025. 3. 17. [논문 리뷰] VDM survey: Understanding diffusion models: A Unified Perspective (3) Diffusion model 공부를 시작할 때, 관련 논문을 먼저 보는 것보다 해당 survey논문을 보는 것이 이해하기 편했음해당 논문은 Class conditional diffusion model까지 수식적으로 잘 정리되어 있는 논문해당 논문의 DDPM의 부분만 3가지 post로 나누어 정리할 예정(1) - Intro, ELBO, VAE, HVAE[논문 리뷰] VDM survey: Understanding diffusion models: A Unified Perspective (1) [논문 리뷰] VDM survey: Understanding diffusion models: A Unified Perspective (1)Diffusion model 공부를 시작할 때, 관련 논문을 먼저 보는 것보다 해당.. 2025. 3. 17. [논문 리뷰] VDM survey: Understanding diffusion models: A Unified Perspective (2) Diffusion model 공부를 시작할 때, 관련 논문을 먼저 보는 것보다 해당 survey논문을 보는 것이 이해하기 편했음해당 논문은 Class conditional diffusion model까지 수식적으로 잘 정리되어 있는 논문해당 논문의 DDPM의 부분만 3가지 post로 나누어 정리할 예정(1) - Intro, ELBO, VAE, HVAE[논문 리뷰] VDM survey: Understanding diffusion models: A Unified Perspective (1) [논문 리뷰] VDM survey: Understanding diffusion models: A Unified Perspective (1)Diffusion model 공부를 시작할 때, 관련 논문을 먼저 보는 것보다 해당.. 2025. 3. 16. 이전 1 2 3 4 5 다음
