Diffusion과 생성 모델의 수학 — 직관과 수식으로 이해하는 이미지·영상 생성 상세페이지
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- 2026.07.19 전자책 출간
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파일 정보
- EPUB
- 약 15.6만 자
- 0.6MB
지원 환경
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- PAPER
ISBN
9791124458914
UCI
-
Diffusion과 생성 모델의 수학 — 직관과 수식으로 이해하는 이미지·영상 생성
작품 정보
2020년 6월, Jonathan Ho 등의 DDPM 논문 한 편이 노이즈를 단계적으로 제거해 이미지를 만드는 방법을 제시했습니다. 비슷한 시기 Yang Song은 score-based generative modeling을 SDE 프레임으로 통합했고, 두 갈래는 사실 같은 대상의 다른 매개화임이 곧 드러났습니다. 5년이 지난 지금, 그 수학 위에서 DALL·E·Stable Diffusion·Sora·Veo·Genie가 작동합니다.
이 책은 Diffusion 생성 모델의 수학을 다섯 개의 장으로 풀어냅니다. 1장 확률·SDE 기초 — score function·Langevin·SDE 직관과 수식, 2장 DDPM과 Score SDE — 두 갈래의 통합, 3장 Latent Diffusion과 DiT — 산업 SOTA의 토대, 4장 Flow Matching·Consistency Models — 1-step 생성으로 가는 길, 5장 Sora·DreamFusion·Gaussian Splatting·Genie — 영상·3D·인터랙티브 세계 모델까지.
단순한 논문 요약이 아닙니다. 20여 편의 1차 arXiv 논문(Ho 2020 DDPM, Song 2021 Score SDE, Rombach 2022 LDM, Peebles 2023 DiT, Lipman 2022 Flow Matching, Song 2023 Consistency, Lipman·Liu·Karras 등)을 직접 인용하며, 수식 → 직관 비유 → 의미 해설의 3박자로 풀어냅니다. "Score만 알면 생성 가능"·"DDPM = SDE"·"DiT가 모든 SOTA의 백본"·"Zero Initialization의 공통 발상" 같은 통일적 시각을 책 전체를 관통하는 축으로 잡았습니다.
생성형 AI 시리즈 6권. 1~5권이 LLM·Reasoning·RAG·Agent·멀티모달의 응용을 다뤘다면, 6권은 그 응용 모두가 의지하는 수학적 토대를 정리합니다. 7권 Prompt Engineering으로 자연스럽게 이어집니다. 생성 모델을 깊이 이해하고 싶은 ML 엔지니어·연구자·대학원생, 그리고 Diffusion·DiT·Flow Matching 같은 단어를 정확히 알고 싶은 모든 분께 권합니다.
이 책은 Diffusion 생성 모델의 수학을 다섯 개의 장으로 풀어냅니다. 1장 확률·SDE 기초 — score function·Langevin·SDE 직관과 수식, 2장 DDPM과 Score SDE — 두 갈래의 통합, 3장 Latent Diffusion과 DiT — 산업 SOTA의 토대, 4장 Flow Matching·Consistency Models — 1-step 생성으로 가는 길, 5장 Sora·DreamFusion·Gaussian Splatting·Genie — 영상·3D·인터랙티브 세계 모델까지.
단순한 논문 요약이 아닙니다. 20여 편의 1차 arXiv 논문(Ho 2020 DDPM, Song 2021 Score SDE, Rombach 2022 LDM, Peebles 2023 DiT, Lipman 2022 Flow Matching, Song 2023 Consistency, Lipman·Liu·Karras 등)을 직접 인용하며, 수식 → 직관 비유 → 의미 해설의 3박자로 풀어냅니다. "Score만 알면 생성 가능"·"DDPM = SDE"·"DiT가 모든 SOTA의 백본"·"Zero Initialization의 공통 발상" 같은 통일적 시각을 책 전체를 관통하는 축으로 잡았습니다.
생성형 AI 시리즈 6권. 1~5권이 LLM·Reasoning·RAG·Agent·멀티모달의 응용을 다뤘다면, 6권은 그 응용 모두가 의지하는 수학적 토대를 정리합니다. 7권 Prompt Engineering으로 자연스럽게 이어집니다. 생성 모델을 깊이 이해하고 싶은 ML 엔지니어·연구자·대학원생, 그리고 Diffusion·DiT·Flow Matching 같은 단어를 정확히 알고 싶은 모든 분께 권합니다.
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