ddpm1 Diffusion vs GAN (성능비교, Classifier Guidance, 디자인활용) Diffusion 모델이 GAN보다 느리다는 건 잘 알려진 사실입니다. 하지만 두 기술을 제대로 비교해 보면, 속도 하나만 보고 GAN이 낫다고 단정하기엔 놓치는 게 많습니다. 이 글에서는 "Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis" 논문을 중심으로 두 모델의 성능 차이, Classifier Guidance의 원리, 디자인 작업에서의 활용과 한계를 정리했습니다.성능비교: GAN이 항상 이긴다는 믿음은 이제 옛말입니다2021년 이전까지만 해도 이미지 생성 분야에서 GAN(Generative Adversarial Network, 생성적 적대 신경망)이 사실상 표준으로 통했습니다. GAN이란 생성자와 판별자가 서로 경쟁하며 학습하는 구조로, 빠른 속도와 높은 이미지 품.. 2026. 9. 23. 이전 1 다음