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[딥러닝] 이미지 생성 모델의 평가 방법에 대해서

지금까지 여러 Latent Diffusion 모델을 드림부스로 특정 대상에 대한 개념을 파인튜닝 해보면서 어떤 설정이나 데이터셋에 따라서 결과에 차이가 발생한다는 것을 알게되었지만, 어느정도의 유의미한 차이가 있는지 판단에 어려움이 있었다. 그래서 나는 생성모델을 수학적으로 평가하는 방법들에 대하여 알아보았다.  평가요소우선, Latent Diffusion 모델과 같은 이미지 생성모델을 평가하려면 어떤 요소들을 고려해야 할지 알아보자Fidelity (충실도) : 이미지의 질 (실제와 얼마나 유사한가?)Diversity(다양성) : 이미지의 다양성이렇게 크게 두가지가 있다.생성 모델에서 출력한 이미지의 질은 당연히 중요하고, 생성 모델이 다양한 결과물을 출력할 수 있어야 생성모델이 진정한 생성모델이라고 할..

AI 2023.01.16
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StableDiffusion, 스터터링, 클래스 밸런싱, 딥러닝, 드림부스, Stable Diffusion, 알고리즘, dreambooth, 생성AI, Z-Image, Ai, vscode, finetuning, 머신러닝, NovelAI, 프레임 저하, 열 제한, AI그림, 파인튜닝, Diffusion,

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