반응형 전체 글94 BEiT: 이미지 변환기를 위한 BERT 사전 학습 BEiT란 무엇인가?BEiT는 Bidirectional Encoder Representation from Image Transformers의 약자로, 이미지 변환기를 위한 자가 지도 학습 비전 표현 모델입니다. 이 모델은 자연어 처리에서 사용되는 BERT 모델에서 영감을 받아 개발되었습니다. BEiT는 대규모 라벨 없는 이미지 데이터를 활용하여 사전 학습을 수행하고, 이를 통해 이미지 분류와 의미론적 분할과 같은 이미지 처리 작업에서 뛰어난 성능을 발휘합니다.BEiT의 필요성전통적으로, 비전 변환기(vision transformers)는 대규모 라벨이 붙은 데이터가 필요합니다. 하지만 라벨링은 비용과 시간이 많이 드는 작업이므로, 이는 큰 병목현상이 됩니다. BEiT는 이러한 문제를 해결하기 위해 자가 .. 2024. 7. 2. MosaicML: 비전문가를 위한 고급 생성 AI 모델 구축 지원 최근 AI 기술은 급격히 발전하고 있으며, 생성 AI 모델은 다양한 산업에서 그 중요성을 증대시키고 있습니다. 그러나 이러한 모델을 구축하고 활용하는 데는 높은 기술적 장벽이 존재합니다. MosaicML은 이러한 장벽을 낮추기 위해 비전문가도 고급 생성 AI 모델을 쉽게 구축할 수 있는 도구와 서비스를 제공하고 있습니다. 이번 글에서는 MosaicML이 제공하는 솔루션과 그 혜택, 그리고 활용 사례에 대해 자세히 알아보겠습니다.MosaicML이란 무엇인가?MosaicML은 AI 모델을 구축하고 배포하는 데 필요한 모든 것을 제공하는 통합 플랫폼입니다. 사용자는 코딩 지식이 없어도 다양한 생성 AI 모델을 쉽게 만들고, 학습시키고, 배포할 수 있습니다. MosaicML은 사용자 친화적인 인터페이스와 다양한.. 2024. 7. 1. 파인튜닝을 위한 IP-Adapter 활용: Stable Diffusion 개선하기 Stable Diffusion 모델은 텍스트를 이미지로 변환하는 강력한 도구입니다. 그러나 모델의 성능을 극대화하기 위해서는 추가적인 이미지 프롬프트와 같은 방법들이 필요할 수 있습니다. 이때 IP-Adapter를 활용하면 이미지 프롬프트를 통해 모델의 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 이 글에서는 IP-Adapter를 활용한 Stable Diffusion 파인튜닝 방법을 소개하고, 이를 통해 보다 나은 결과를 얻는 방법을 설명하겠습니다. Hugging Face의 공식 문서를 참고해 작성한 포스팅입니다. 파인튜닝 방법이 궁금하시면 아래 글을 참고해주세요. Stable Diffusion과 파인 튜닝 방법: 완벽 가이드인공지능(AI)과 딥러닝은 현대 기술의 중심에 있으며, 이미지 생성 모델은 그 중에서.. 2024. 7. 1. DreamBooth를 활용한 이미지 파인튜닝: 코드와 구현 방법 최근 몇 년 동안 딥러닝 기술의 발전은 이미지 생성 및 변형 작업을 한층 더 혁신적으로 만들었습니다. 특히, DreamBooth와 같은 기술을 활용하면 특정한 이미지 스타일이나 특성을 학습하여 새로운 이미지를 생성할 수 있습니다. 이 글에서는 ShivamShrirao의 GitHub 저장소에서 제공하는 DreamBooth 코드를 활용하여 이미지 파인튜닝을 구현하는 방법에 대해 다룹니다. 파인튜닝 방법이 궁금하시면 아래 글을 참고해주세요 Stable Diffusion과 파인 튜닝 방법: 완벽 가이드인공지능(AI)과 딥러닝은 현대 기술의 중심에 있으며, 이미지 생성 모델은 그 중에서도 많은 주목을 받고 있습니다. Stable Diffusion은 최근 많은 관심을 받고 있는 이미지 생성 모델 중 하나로, 텍스c.. 2024. 6. 20. 이전 1 ··· 8 9 10 11 12 13 14 ··· 24 다음
