최소한의 PyTorch 확률적 확산 모델: 2D 데이터셋 실험

이 글에서는 2D 데이터셋을 위한 확률적 확산 모델의 최소한의 PyTorch 구현에 대해 설명합니다. 저자는 학습률, 모델 크기, 확산 프로세스 길이, 시간 단계 인코딩과 같은 하이퍼파라미터를 다양한 실험을 통해 탐구했습니다. 결과적으로 적절한 학습률이 매우 중요하며, 더 긴 확산 프로세스를 통해 더 완전한 샘플이 생성되고, 모델 용량이 주요 병목 현상이 아님을 보여주었습니다. 입력 인코딩에 사인파 임베딩을 사용하면 저차원 영역에서 고주파수 함수를 학습하기 쉽습니다.