
어떤 이미지에다가 노이즈를 만드는 함수인 q함수를 정의하자
x0이미지를 넣으면 약간의 노이즈가 들어간 x1이미지를 돌려줘
이걸 time t에 대한 일반식으로 바꾸면 q(xt|xt-1)로 바꿀 수 있고
이걸 계속 반복하면 원본 이미지는 완전히 파괴되고 노이즈만 남겠지

반대로 노이즈에서 원본 이미지를 복원하는 함수인 p함수를 정의할 수가 있음
이 경우에는 원본 정보와 상관없이 노이즈만 찍으면 되는 q함수와 달리
원본 복원을 위해 중간에 가중치를 줘서 학습해야함
이걸 엄청난 양의 그림-텍스트 데이터쌍을 써서 계~속 학습시킴
이 노이즈를 복원하면 이 그림이 된다고 학습 계속 시키는거임

그렇게 수백만개의 "그림 복원법"에 대해서 학습한 AI에게
그냥 아무 노이즈나 랜덤으로 생성해서 던져준 다음에 실제로 존재하지 않는 대상을 복원하라고 주문하면,
예를 들어 AI에게 이 노이즈는 '원래 고양이가 GTA를 하는 그림을 노이즈화 시킨거니까 복원해봐라', 라고 주문하면
'고양이의 그림을 복원하는 가중치', 'GTA의 그림을 복원하는 가중치' 등을 지 알아서 조합하고
p함수를 열심히 돌린다음 자 복원했어요 이게 원본 맞죠? 하고 자랑스럽게 내미는거임
사실 그딴 원본 따위는 존재하지 않으니 그림을 창조한거나 다름없지만 AI는 아무튼 '복원' 했다면서 주는거임
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