추출을 수치 해법으로 보기
확산 모형의 생성은 대응하는 상미분방정식을 푸는 방식으로 표현할 수 있다. 일반적인 해법에 모든 항을 맡기기보다 방정식의 구조를 활용하는 것이 출발점이다.
선형 부분과 적분의 분리
해의 선형 부분을 해석적으로 계산한 뒤 변수 변환을 적용한다. 남은 부분은 신경망 출력의 지수 가중 적분으로 정리하며, 이를 바탕으로 수렴 차수를 갖는 고차 해법을 구성한다.
적은 함수 평가의 의미
이산 시간 및 연속 시간 확산 모형에 추가 훈련 없이 적용한다. 원 연구는 여러 자료에서 10회에서 20회의 함수 평가를 평가했지만, 같은 횟수가 모든 모형에서 동일한 품질을 보장하는 것은 아니다.
관련 문서
DDPM / DDIM / PNDM / EDM 확산 설계 체계 / 점수 기반 확률 미분 생성 / 신경 상미분방정식