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1. Diffusion Models의 기본 개념Diffusion 모델: 이미지를 점진적으로 노이즈화한 후 이를 다시 복원하는 과정을 통해 새로운 데이터를 생성하는 모델.이미지 생성 분야 → 비디오 생성 분야에도 적용.2. Diffusion-based Video Generation비디오 디퓨전 모델은 정적 이미지가 아닌 시간에 따라 변화하는 연속적인 프레임 생성.주요 목표시간적 일관성(Temporal Consistency) 유지모션 디테일 향상현실적인 비디오 편집 & 합성 가능기존 GAN 모델과의 차이점특징GAN 모델Diffusion 모델생성 방식한번에 이미지/비디오 생성점진적으로 노이즈 제거하며 생성일관성시간적 일관성 부족시간적 일관성 높음훈련 안정성불안정한 훈련 과정안정적 훈련 가능 3. 활용 사례1)..

대본 생성 및 노래 추천 모델모델 유형: Causal Language Model (AutoModelForCausalLM)양자화 방식: BitsAndBytes를 사용한 4비트 양자화 (4-bit quantization)기능: 대본 생성 및 감정 기반 음악 추천활용: 다양한 장면과 캐릭터 설정에 맞는 대화 생성 & 감정에 적합한 음악 추천학습 데이터https://huggingface.co/datasets/li2017dailydialog/daily_dialog li2017dailydialog/daily_dialog · Datasets at Hugging FaceThe viewer is disabled because this dataset repo requires arbitrary Python code exec..

LLM (Large Language Model)이란?LLM은 방대한 양의 데이터를 학습하여 텍스트 인식, 요약, 번역, 예측, 생성 등의 작업을 수행할 수 있는 인공지능 모델이다. 이 모델은 번역, 챗봇, AI 비서 등 자연어 처리 애플리케이션을 더욱 효율적으로 지원할 뿐만 아니라, 헬스케어 및 소프트웨어 개발 등 여러 산업 분야에서도 중요한 역할을 하고 있다.*LLM과 헷갈릴만한 개념 NLP(Natural Language Processing) : 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리하는 기술을 의미한다. LLM은 NLP 작업에서 중요한 도구로 사용된다. NLP 자체는 LLM을 포함한 더 넓은 개념이다. 즉, NLP는 자연어를 처리하는 광범위한 분야이고, LLM은 그 중 하나의 도구이다. Prompt E..