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[paper review] Come-Closer-Diffuse-Faster: Accelerating Conditional Diffusion Models forInverse Problems through Stochastic Contraction
본 논문에서는 reverse process를 Gaussian noise에서 시작하지 않고 single forward diffusion에서 시작해 sampling steps를 상당히 줄일 수 있음을 보였다. IntroductionDiffusion models는 forward diffusion process를 t=0에서 시작해 t=T까지 점진적으로 노이즈를 더하고 reverse diffusion process에서 trained score function을 활용해 t=T에서 t=0까지 점진적으로 denoising해 샘플을 생성한다.Diffusion model들의 문제점은 sampling하기 너무 느리다는 점이다. 해당 문제를 해결하기 위한 Unconditional generative models에 대한 기존..
Paper reviews
2024. 7. 10. 20:02