Machine learningDeep learning / NLP / CV

미세조정 확산 모델

미세조정된 확산 모델은 Stable Diffusion 또는 DALL-E와 같은 대규모 사전 훈련된 노이즈 제거 확산 모델을 소규모 큐레이션된 데이터셋에 대한 훈련을 계속함으로써 특정 주제, 스타일 또는 도메인에 맞게 조정합니다. DreamBooth, 텍스트 반전 및 LoRA와 같은 기술은 일반적인 생성 능력을 유지하면서 소비자용 하드웨어에서 이러한 조정을 가능하게 합니다.

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미세조정 확산 모델

Fine-Tuned Generative Ad…미세 조정된 이미지 분류 파인튜닝된 변이형 오토인코더 미세 조정된 비전 트랜스포머 확산 모델을 이용한 전이 학습 도메인 적응 확산 모델 설명 가능한 확산 모델 다국어 확산 모델 다중 양식 확산 모델

출처

Ruiz, N., Li, Y., Jampani, V., Pritch, Y., Rubinstein, M., & Aberman, K. (2023). DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 22500–22510. DOI: 10.1109/CVPR52729.2023.02155 ↗
Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 6840–6851. link ↗

이 페이지 인용 방법

ScholarGate. (2026, June 3). Fine-Tuned Denoising Diffusion Probabilistic Model. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/fine-tuned-diffusion-model

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Fine-Tuned Generative Adversarial Network딥러닝↔ compare
미세 조정된 이미지 분류딥러닝↔ compare
파인튜닝된 변이형 오토인코더딥러닝↔ compare
미세 조정된 비전 트랜스포머딥러닝↔ compare
확산 모델을 이용한 전이 학습딥러닝↔ compare

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이 방법을 참조하는 항목

도메인 적응 확산 모델 설명 가능한 확산 모델 Fine-Tuned Generative Adversarial Network 파인튜닝된 변이형 오토인코더 다국어 확산 모델 다중 양식 확산 모델 확산 모델을 이용한 전이 학습

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