생성모델의 알고리즘을 분석하고 연구합니다.

- 최근에 제안된 diffusion 및 flow-matching의 sampling에 관련된 paper들을 리뷰합니다. - ComfyUI를 기반으로 통합된 환경에서 여러 모델을 재현해볼 수 있도록 구현합니다. - Diffusion에 관련한 기초 지식에 대해 리뷰하지 않을 예정이므로 다음 paper들에 대한 사전 지식과, Runge-Kutta, Linear Multistep Method 등 수치해석에 대한 기본 지식이 필요합니다. Song, Yang, et al. "Score-based generative modeling through stochastic differential equations." arXiv preprint arXiv:2011.13456 (2020). Lipman, Yaron, et al. "Flow matching for generative modeling." arXiv preprint arXiv:2210.02747 (2022). Lu, Cheng, et al. "Dpm-solver: A fast ode solver for diffusion probabilistic model sampling in around 10 steps." Advances in Neural Information Processing Systems 35 (2022): 5775-5787. https://en.wikipedia.org/wiki/Linear_multistep_method https://en.wikipedia.org/wiki/Runge–Kutta_methods

diffusion 모델에 대한 심도있는 배경지식 한주도 빠짐없이 참여할 수 있는 물리적, 심적 여유