디퓨전 모델링
노이즈를 점진적으로 제거하여 이미지를 복원하는 생성 방식으로, 학습 시 노이즈 스케줄과 역확률 과정(denoising)을 학습한다. 입력은 조건 벡터(프롬프트·레이블)이고 출력은 샘플 이미지이며, 샘플 품질은 스텝 수와 조건화 강도에 따라 달라진다. 상업적 이미지 생성에서는 세부 묘사와 객체 충실도를 높이는 데 자주 활용된다.
