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ア ァ カ サ ザ タ ダ ナ ハ バ パ マ ヤ ャ ラ ワ ヮ ン イ ィ キ ギ シ ジ チ ヂ ニ ヒ ビ ピ ミ リ ウ ゥ ク グ ス ズ ツ ヅ ッ ヌ フ ブ プ ム ユ ュ ル エ ェ ケ ゲ セ ゼ テ デ ヘ ベ ペ メ レ オ ォ コ ゴ ソ ゾ ト ド ノ ホ ボ ポ モ ヨ ョ ロ ヲ ―

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      대규모 이미지 생성을 위한 확산 모델 샘플링 병렬화

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      Diffusion 모델은 반복적인 denoising 과정을 통해 이미지를 생성하기 때문에, 대규모 이미지 생성 시 sampling 속도가 주요 병목(bottleneck)으로 작용한다. 본 연구에서는 경량화 모델 TFMQ-DM을 기반으로, PyTorch DDP를 활용한 다중 GPU 병렬 샘플링 구조를 구현하였다. 그 결과, GPU 수에 비례한 속도 향상을 달성하면서도 이미지 품질은 유지되었고, 이는 diffusion 기반으로 대규모 이미지 생성 시 sampling 전략으로 활용될 수 있음을 보여준다.
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      Diffusion 모델은 반복적인 denoising 과정을 통해 이미지를 생성하기 때문에, 대규모 이미지 생성 시 sampling 속도가 주요 병목(bottleneck)으로 작용한다. 본 연구에서는 경량화 모델 TFMQ-DM을 기반으...

      Diffusion 모델은 반복적인 denoising 과정을 통해 이미지를 생성하기 때문에, 대규모 이미지 생성 시 sampling 속도가 주요 병목(bottleneck)으로 작용한다. 본 연구에서는 경량화 모델 TFMQ-DM을 기반으로, PyTorch DDP를 활용한 다중 GPU 병렬 샘플링 구조를 구현하였다. 그 결과, GPU 수에 비례한 속도 향상을 달성하면서도 이미지 품질은 유지되었고, 이는 diffusion 기반으로 대규모 이미지 생성 시 sampling 전략으로 활용될 수 있음을 보여준다.

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