Stable Diffusion 모델은 복잡한 데이터 구조를 모델링하는 데 사용되는 최근의 생성 모델 중 하나입니다. 이 모델은 데이터의 확률분포를 학습하고,

그 분포를 사용해 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다.

Stable Diffusion 모델의 핵심 아이디어는 학습 데이터를 노이즈로부터 점진적으로 정제해 나가는 과정입니다.

이 과정을 거친 결과, 모델은 원본 데이터와 유사한 데이터를 생성할 수 있습니다.

아래는 간단한 1D Stable Diffusion 모델 예제입니다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import norm


def stable_diffusion(mu, sigma, timesteps, n_samples, noise_scale=0.1):
    samples = np.random.normal(mu, sigma, n_samples)
    for _ in range(timesteps):
        samples += noise_scale * np.random.normal(size=n_samples)
    return samples


# 파라미터 설정
mu, sigma = 0, 1
timesteps = 100
n_samples = 1000
noise_scale = 0.1


# Stable Diffusion 모델을 사용한 데이터 생성
samples = stable_diffusion(mu, sigma, timesteps, n_samples, noise_scale)


# 생성된 데이터와 정규분포를 비교
plt.hist(samples, bins=30, density=True, alpha=0.6, color='g', label='Generated data')
xmin, xmax = plt.xlim()
x = np.linspace(xmin, xmax, 100)
p = norm.pdf(x, mu, sigma)
plt.plot(x, p, 'k', linewidth=2, label='True distribution')
plt.legend()
plt.show()

이 코드는 1차원 정규분포를 가진 데이터를 생성하는 간단한 Stable Diffusion 모델을 구현한 것입니다.

원래의 정규분포와 유사한 분포를 가진 데이터를 생성하는 것을 확인할 수 있습니다.

이 예제를 통해 학생들은 Stable Diffusion 모델의 기본 원리를 이해하고, 이 모델을 사용하여 복잡한 데이터 구조를 학습하고 생성하는 방법을 탐구할 수 있습니다.

이를 바탕으로 학생들은 생성 AI의 다양한 활용 가능성을 높이고, 실제 산업 현장에서 적용 가능한 능력을 기를 수 있습니다.

Stable Diffusion 모델은 이미지와 텍스트와 같은 고차원 데이터에 대해서도 확장할 수 있습니다.

실제로, 이미지 생성을 위한 Denoising Score Matching과 같은 알고리즘에서 이러한 원리가 활용되고 있습니다.

이를 통해 학생들은 고차원 데이터에 대한 생성 AI를 학습하고 응용하는 데 관심을 가질 수 있습니다.