사실상 노이즈 제거 알고리즘을 PUA하는 것과 다름없다고 느껴진다. 다만 이 노이즈 제거 알고리즘은 네트워크 압축을 사용하며, 이미지 내용 설명을 직접 지정할 수 있을 뿐이다. 여기에 이미지 인식 모델을 더해 이미지 설명까지 뽑아낼 수 있다면 그야말로 진짜 노이즈 제거 알고리즘이 되는 셈이다. 하지만 이러한 생성 방식의 치명적인 약점도 분명하다. 피사체의 이미지상 위치까지 원본 이미지에 인코딩해 버리기 때문에 구도 능력이 전혀 없고, 심지어 피사체가 학습 이미지 데이터셋에서 특정 영역이나 특정 유형의 구도로 등장한 적이 없다면 아예 생성해내지 못한다. 정확한 예는 아니지만 세피로스가 수영을 못 한다는 밈도 대표적인 실패 사례로 꼽히는데, 주된 원인은 이를 그린 이미지가 없었다는 점과 이러한 특성이 실제로 시체 봉합 비판을 낳았다는 점이다. 그 결과 이후 SD 알고리즘은 상당히 빠르게 몰락했고, 지금 주류 모델은 SD를 잘 사용하지 않는 것 같다. 앞으로는 SD가 노이즈 제거/고해상화 도구로 자리를 옮기는 것이 적합할지도 모른다. 아니면 정말로 이런 AI 원리 설명 영상 제작용으로 남겨두는 것도 좋겠다(도지)

기회가 되면 spec kit에 대해서도 설명해 줄 수 있는가?

이것은 지금까지 본 것 중 diffusion을 가장 명확하게 설명한 영상이다

왜 반드시 노이즈를 추가해야 하는가?