AI Briefing#generative-models
#generative-models와 관련된 AI·개발 뉴스를 최신순으로 모았습니다. 원문 출처와 한국어 요약을 함께 확인할 수 있습니다.
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Vision-Language Model이 이미지 예시로부터 시각 개념을 추론하고 적용하는 VICIS 모델이 제안됐다.
ICLR 2021의 주요 트렌드인 생성 모델과 SDE 기반의 Score-based Generative Modeling을 소개한다.
Hierarchical VAE의 특성을 활용해 Out-of-distribution 탐지 성능을 높이는 새로운 방법론을 소개한다.
생성 모델의 핵심인 Diffusion Model의 원리와 다양한 생성 모델 간의 차이점을 분석한다.
NeurIPS 2021에서 발표된 다양한 생성 모델 중 최근 가장 주목받는 Diffusion Model을 중심으로 핵심 연구를 리뷰한다.
LG AI Research는 음악 작곡의 핵심인 모티프 생성을 돕기 위해 루프(Loop) 기반의 음악 생성 모델을 연구한다.
LG AI 연구원이 Diffusion 모델을 활용해 배경 노이즈를 줄이고 이상 탐지 성능을 높인 Projection Regret 기술을 제안했다.
데이터의 밀도(Density)와 스코어(Score)를 재학습 없이 한 번의 연산으로 추정하는 DiScoFormer를 공개했다.
Qwen-Image-Flash는 이미지 생성 모델 가속화를 위해 목적 함수를 넘어 데이터 구성과 학습 파이프라인 최적화의 중요성을 제시한다.
STARFlow-V가 diffusion 없이도 고품질 자가회귀 비디오 생성을 입증했다.
HG-DPO 기반 백본 모델과 Instantbooth 모듈로 자연스러운 닮음도를 구현했으며, if(kakaoAI)2024에서 포토부스로 검증했다.
Diffusion 모델의 느린 생성 속도를 극복하기 위해 노이즈를 데이터로 직접 매핑하는 Consistency Models를 제안한다.
증류(distillation) 없이 데이터로부터 직접 학습하는 방식을 도입해 Consistency Model의 생성 품질을 대폭 향상했다.