Machine learningDeep learning / NLP / CV
도메인 적응 확산 모델
도메인 적응 확산 모델은 대규모 일반 데이터셋으로 사전 훈련된 후, 미세 조정(fine-tuning), 텍스트 반전(textual inversion), 또는 LoRA와 같은 기법을 통해 특정 대상 도메인에서 고품질 결과물을 생성하도록 적응된 확산 확률 모델(DDPM)입니다. 이 모델은 확산 모델의 강력한 생성 능력과 도메인 적응 기법을 결합하여, 제한된 대상 도메인 데이터로 의료 영상, 위성 영상 또는 도메인 특화 예술 스타일과 같은 전문 분야에서 높은 충실도의 합성을 가능하게 합니다.
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출처
- Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 6840–6851. link ↗
- Gal, R., Alaluf, Y., Atzmon, Y., Patashnik, O., Bermano, A. H., Chechik, G., & Cohen-Or, D. (2023). An Image is Worth One Word: Personalizing Text-to-Image Generation using Textual Inversion. International Conference on Learning Representations (ICLR 2023). link ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Diffusion Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/domain-adaptive-diffusion-model
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