확산 모델(Diffusion Model)은 머신러닝에서 사용되는 생성 모델의 일종으로, 무작위 노이즈를 점진적으로 정제하여 이미지 등 구조화된 데이터를 생성하는 방식입니다. 물리학에서의 확산 과정에서 영감을 받아, 데이터 분포가 시간에 따라 변화하는 과정을 시뮬레이션합니다.
초기에는 순수한 노이즈로 시작하여, 점차적으로 원래의 데이터 형태로 복원하거나 새로운 데이터를 생성합니다.

작동 원리:

• 정방향 과정(Forward Process)
학습 데이터에 단계적으로 노이즈를 추가해 점점 순수한 노이즈로 변형시키면서, 원래 데이터의 분포를 학습

• 역방향 과정(Reverse Process)
모델이 학습한 정보를 기반으로 노이즈를 점진적으로 제거하며, 원본 데이터를 복원하거나 완전히 새로운 데이터를 생성

• 최적화(Optimization)
스코어 매칭(score matching) 등의 기법으로 모델을 학습하여 정확한 재구성과 생성이 가능하도록 최적화

활용 사례: 

• 이미지 생성(Image Generation)
DALL·E, Stable Diffusion 등에서 고품질 이미지 생성

• 비디오 합성(Video Synthesis)
현실감 있는 비디오 시퀀스 생성

• 텍스트 기반 이미지 생성(Text-to-Image Models)
텍스트 설명을 바탕으로 이미지를 생성

• 분자 모델링(Molecular Modeling)
화학 구조나 단백질 설계

중요성

확산 모델은 GAN(생성적 적대 신경망) 같은 기존 생성 모델보다 더 적은 아티팩트와 더 높은 품질로 데이터를 생성할 수 있는 혁신적인 기술입니다.
사실적이고 다양한 데이터를 생성할 수 있는 능력은 엔터테인먼트, 헬스케어, 디자인 등 다양한 산업에서 큰 영향을 미치고 있습니다.
생성형 AI 분야에서 새로운 기준을 제시한 핵심 기술로 평가받고 있습니다.