KAIST XAI Tutorial 2024 | Explaining Diffusion based Generative Models | Dahee Kwon (KAIST)
About this lesson
This talk introduces text-to-image generation models that have recently gained attention, focusing particularly on diffusion models. We will explore the various features learned by diffusion models and analyze the roles of different internal modules, aiming to understand how modifying these components can lead to better image generation. Additionally, we will examine how traditional explainable AI (XAI) techniques can be applied to diffusion models, offering insights into how we can better understand the complex diffusion models. 이번 발표에서는 최근 주목받고 있는 텍스트 기반 이미지 생성 모델, 특히 확산 모델을 설명하고 수정하는 방법들을 소개합니다. 확산 모델이 내부적으로 학습한 다양한 특징(feature)과 각 모듈의 역할을 분석하고, 이를 수정하여 더 나은 이미지 생성을 이끌어내는 방법을 탐구하고자 합니다. 또한, 기존의 전통적인 설명 가능한 인공지능(XAI) 기법들이 확산 모델에 어떻게 적용될 수 있는지를 살펴보며, 복잡한 확산 모델을 더 효과적으로 이해하는 방법도 함께 소개할 예정입니다.
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