Sohl-Dickstein 외(2015)가 개념을 정립하고 Ho 외(2020)가 고품질 이미지 합성에 실용화한 디퓨전 모델은 두 단계로 작동합니다. 데이터에 점진적으로 노이즈를 더하는 순방향 과정과, 무작위 노이즈에서 노이즈를 걷어 내 일관된 샘플로 되돌리는 학습된 역방향 과정입니다.
디퓨전 모델은 오늘날 주요 텍스트-이미지 시스템의 기반이며, 오디오와 동영상 생성에도 점점 더 많이 쓰이고 있습니다.
모델 및 제품LLM 아키텍처
2026년 업데이트
디퓨전 모델(Diffusion Model)
정의
점진적으로 노이즈를 더하는 과정을 거꾸로 되돌리며 데이터를 생성하는 법을 배우는 생성 모델로, 오늘날 대부분의 AI 이미지 생성을 뒷받침하는 기술입니다.
참고문헌
이 정의의 근거가 된 1차 자료, 동료 심사 자료 및 기록 자료입니다.
Denoising Diffusion Probabilistic Models
Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics
사전 및 백과사전 항목
- Wikipedia — Diffusion model
- IBM — Think / Topics — What are diffusion models?
이 항목 인용하기
MultipleChat. “디퓨전 모델(Diffusion Model).” MultipleChat AI·LLM 용어집, 2026. https://multiple.chat/ai-glossary/diffusion