VAE와 비슷한 생성 모델들 비교
| 모델 | 구조/방식 | 장점 | 한계 |
|---|---|---|---|
| AE (Autoencoder) | 입력을 압축(Encoder) → 복원(Decoder) | 간단하고 직관적, 특징 추출에 유용 | 생성 능력 거의 없음 |
| VAE (Variational Autoencoder) | AE + 확률적 잠재 공간 (분포로 표현) | 연속적 잠재 공간, 새로운 데이터 샘플 가능 | 생성 결과가 흐릿할 수 있음 |
| GAN (Generative Adversarial Network) | Generator vs Discriminator 경쟁 학습 | 고품질, 선명한 이미지 생성 | 훈련 불안정, 모드 붕괴 문제 |
| Flow-based Models | 가역 변환으로 분포를 직접 모델링 | 정확한 likelihood 계산, 샘플링 용이 | 모델 크기 크고 계산량 많음 |
| Diffusion Models | 노이즈 추가 & 제거 과정 학습 | 최신 이미지/영상 생성 최고 성능 (Stable Diffusion 등) | 생성 속도가 느림 |
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