Stable Diffusion

Stable Diffusion

 최근, 조건부 생성 모델, 내가 무언가(Text 등)조건을 주면 결과(이미지) 생성해 내는 것, 이 유행인데, Stable Diffusion 또한 조건부 생성 모델이라고 볼 수 있습니다.

 Stable Diffusion의 원리는 간단하게 노이즈 된 이미지에서 노이즈를 제거하여 있을 법한 이미지를 만드는 과정을 통해 이미지를 생성해 냅니다. 기본 이미지에서 노이즈를 만들어 데이터들을 만든 후, 그 노이즈 들을 바탕으로 노이즈가 있는 이미지를 우리가 주, 해당 모델은 적절한 이미지를 만들어 주는 것이죠.

 

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amazon sagemaker jumpstart

• SageMaker는 종합 관리형 기계 학습 서비스입니다.
• SageMaker를 통해 데이터 사이언티스트와 개발자들은 기계 학습 모델을 빠르고 쉽게 구축하고 훈련시킬 수 있으며, 그리고 나서 이들 모델을 프로덕션 지원 호스팅 환경에 직접 배포할 수 있습니다. 
• 탐색 및 분석에 필요한 데이터 원본에 대한 쉬운 액세스를 위해 내장형 Jupyter 작성 노트북 인스턴스를 제공하기 때문에 서버를 관리할 필요가 없습니다. 
• 분산된 환경 내 대규모 데이터를 효율적으로 실행하는 데 최적화된 일반 기계 학습 알고리즘 또한 제공합니다. 

 즉, AI를 직접 학습시키고, 사용할 수 있는 서비스 입니다.

 

AWS에서는 기본적으로 사전 학습된 다양한 Diffusion 모델을 제공합니다.

 

AWS 공식 페이지에서, sagemaker에 접속해서 로그인 후 사용하실 수 있습니다.

https://aws.amazon.com/ko/sagemaker/?nc2=h_ql_prod_ml_sm 

기계 학습 - Amazon Web Services

 개인이 학습 시킬 필요도 없이, Foundation models 이 많이 있기 떄문에 그대로 사용하셔도 좋습니다.