구현 일지 - INPAINT
Inpainting은 주어진 이미지의 특정 부분을 사실성을 훼손하지 않고 재구성하는 과정입니다.본 포스팅에서는 노이즈 제거 확산 모델(denoising diffusion model)을 사용하여 Inpainting하는 방법을 설명하겠습니다.Diffusion model에서는 학습이 완료된 후, 새로운 이미지는 샘플링 과정을 통해 생성됩니다. 이 과정에서는 Random noise를 반복적으로 제거하여 최종적으로 실제와 유사한 이미지를 얻게 됩니다. Inpainting을 위해서는 Sampling pipeline을 커스터마이징해야 합니다. (이 글을 쓴 이유!)여기에서는 전체 확산 모델 과정을 설명하지 않고 수정 사항만 설명합니다. 전체 과정을 이해하려면 Denoising Diffusion Probabilisti..
2024.05.25