| 일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 |
| 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 |
| 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 |
| 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 |
| 29 | 30 | 31 |
Tags
- gqa
- self-attention
- MQA
- langgraph
- chain-of-thought
- test-time scaling
- extended thinking
- context engineering
- PEFT
- RLHF
- CoT
- 트랜스포머
- catastrophic forgetting
- BLEU
- SK AI SUMMIT 2025
- re-ranking
- Engineering at Anthropic
- fréchet inception distance
- Positional Encoding
- Langchain
- attention
- model context protocol
- flashattention
- rotary position embedding
- 토크나이저
- Multi-Head Attention
- MHA
- transformer
- Embedding
- reinforcement learning from human feedback
Archives
- Today
- Total
목록Scribble (1)
AI Engineer 공간 "사부작 사부작"
ControlNet: 내 손안의 AI 아티스트, 상상하는 대로 이미지를 조종하다
ControlNet: AI 이미지 생성의 패러다임을 바꾼 혁신적 제어 아키텍처AI 이미지 생성 기술은 텍스트만으로도 놀라운 예술 작품을 창조해내는 경지에 도달했습니다. 하지만 창작자들이 정말로 원했던 것은 단순한 생성이 아니라 '정밀한 제어'였습니다. "왼손을 들고 미소 짓는 여성"이라고 텍스트로 요청해도 AI가 정확히 그 포즈를 구현해주지 못하거나, 특정 구도의 건축물을 그려달라고 해도 의도와 전혀 다른 결과물이 나오는 경우가 빈번했기 때문입니다. 근본적인 한계를 해결하기 위해 등장한 기술이 바로 ControlNet입니다. ControlNet은 단순히 새로운 모델을 만든 것이 아니라, 기존의 강력한 확산 모델들에 정교한 '조종 시스템'을 통합한 혁신적인 아키텍처입니다. 마치 숙련된 조종사가 비행기를 정..
Theory/Image Generation-Diffusion
2025. 5. 23. 17:53