용어집
Diffusion model
노이징 과정을 역행하도록 학습하는 AI 생성 모델의 한 부류입니다 — 순수한 노이즈에서 시작해 점진적으로 디노이징하여 prompt에 맞는 이미지나 비디오로 만듭니다.
자세히
실제로 어떤 의미인가
diffusion 모델은 2026년 현재 AI 이미지 생성의 지배적 아키텍처입니다. Stable Diffusion(SDXL), FLUX, Nano Banana 2 같은 모델은 모두 diffusion 기반입니다. Sora 2와 Kling 같은 비디오 모델은 diffusion 개념을 시공간으로 확장합니다 — 노이즈 볼륨을 디노이징하여 일관된 프레임 시퀀스를 만듭니다.
diffusion 모델이 이전 아키텍처(GAN, VAE) 대비 갖는 핵심 장점은 샘플 품질과 prompt 충실도입니다. 절충점은 생성 속도입니다: 각 출력이 단일 순방향 패스가 아니라 여러 번의 디노이징 반복을 필요로 합니다. diffusion 기반 생성의 비용이 그러한 이유가 바로 이것입니다.
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