무작위 선에서 인식 가능한 숫자로: 자기 회귀 이미지 생성 모델 구축

본 기사에서는 다층 퍼셉트론(MLP)을 사용하여 손글씨 숫자 이미지를 생성하는 기본적인 자기 회귀 이미지 생성 모델을 구축하는 방법을 자세히 설명합니다. 저자는 이전 픽셀을 기반으로 다음 픽셀을 예측하는 핵심 개념을 설명합니다. 세 가지 모델이 단계적으로 구축됩니다. 모델 V1은 one-hot 인코딩을 사용하고 공간 정보를 무시합니다. 모델 V2는 위치 인코딩을 도입하여 이미지 구조를 개선합니다. 모델 V3은 학습된 토큰 임베딩과 위치 인코딩을 사용하여 조건부 생성을 달성하고, 주어진 숫자 클래스를 기반으로 이미지를 생성합니다. 생성된 이미지는 최첨단 모델에 미치지 못하지만, 이 튜토리얼은 자기 회귀 모델의 핵심 개념과 구축 프로세스를 명확하게 보여주므로 생성 AI를 이해하는 데 도움이 됩니다.