[Research] Diffusion #2

이번 포스팅은 Diffusion이 Computer Vision에서 어떠한 Task들에 사용되고 있는지 소개하겠습니다. (본인 공부 및 기록용)😁

생성 모델 Generative Adversarial Network

Diffusion 모델은 GAN과 유사하게 이미지를 생성하는 데 사용됩니다. 특히 자주 들어보신 Stable Diffusion 모델은 고해상도 이미지 생성에 탁월한 성능을 보여주며, 다양한 스타일의 이미지 생성에 활용됩니다. 예를 들어, 텍스트로부터 이미지를 생성하는 DALL-E 2와 같은 작업에도 응용됩니다.

관련 논문

Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis

High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

RePaint: Inpainting Using Denoising Diffusion Probabilistic Models

객체 검출 Object Detection

Diffusion 모델은 객체 검출에서 직접적으로 사용되기보다는 feature representation을 개선하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, Diffusion 모델을 통해 학습된 특징 표현을 활용하여 객체 검출 성능을 향상시킬 수 있습니다.

관련 논문

DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection ICCV 2023

객체 추적 Object Tracking

DiffusionTrack: Diffusion Model for Multi-Object Tracking 2024 AAAI DiffusionTrack: Point Set Diffusion Model for Visual Object Tracking

이미지 세그멘테이션 Image Segmentation

깊이 추정 Depth Estimation

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