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Stanford CS236 Deep Generative Models 수업의 자료를 기반으로 생성모델의 기본 개념들을 정리해보고자 한다. (참고 https://deepgenerativemodels.github.io/syllabus.html) 이전에 포스팅한 Autoregressive Models 에서는 모델을 어떻게 설계할까에 대해 주로 이야기했고 이제 이 모델을 어떻게 학습시킬까에 대해 이야기한다. 우리가 가지고 있는건 n개의 데이터 뿐이다. (x1, x2, …, xn). 이 데이터들이 어떤 확률분포 \( ( P_\text{data} ) \)에서 sampling된 것일지를 추정하는것이…

Stanford CS236 Deep Generative Models 수업의 자료를 기반으로 생성모델의 기본 개념들을 정리해보고자 한다. (참고 https://deepgenerativemodels.github.io/syllabus.html) 먼저 Autoregressive model 의 정의는 다음과 같다. (by charGPT) “An autoregressive model is a type of statistical model used to describe certain time-dependent processes. It predicts the next value in a sequence based on the previous values, assuming that each…

Stanford EE259 강의 기반으로 랩 세미나 발표용 자료를 만들었고 이를 기반으로 글을 작성하였다. What is Image Signal Processing (ISP)? Image Signal Processing에 대해 알아보기 전에 먼저 카메라에서 빛을 어떻게 전기 신호로 변환하는지 알아보자. 가장 먼저 위 그림과 같이 렌즈를 통해 빛을 모은다. 이후 이미지 센서에서 각 화소별로 빛의 양을 측정을 한다. 이 때 각 화소는 단순히…

최근 포토샵에 AI를 이용한 denoise 기능이 추가됐는데 성능이 굉장히 좋다고 한다.  이와 관련해서 Adobe 블로그에도 Denoise 기술에 관한 글이 올라와 있고 AI 기술에 대해 잘 몰라도 이해할 수 있도록 설명을 잘 해놓은 것 같다. 이를 참고해 Denoise 기술의 원리 및 성능에 대한 리뷰를 해보고자 한다. 아래 링크를 따라 원문 blog글을 볼 수 있다.  https://blog.adobe.com/en/publish/2023/04/18/denoise-demystified 노이즈…