if(life){code();}

Stable Diffusion 텍스트 설명을 입력하면 이미지를 생성하는 인공지능 모델(Text-to-Image) 입력 : 자연어 텍스트 (prompt)출력: 고해상도 이미지 (512x512 이상 가능)라이선스: 오픈소스(MIT 기반), 누구나 사용 가능학습 데이터: LAION-5B라는 대규모 텍스트-이미지 페어 데이터셋  작동 방식노이즈 이미지를 준비텍스트를 보고 어떤 이미지를 원하는지 파악노이즈를 점점 제거하면서 이미지를 만들어냄→ 이 과정을 Diffusion(확산)과정이라고 부름  stable diffusion 모델 설치pip install diffusers transformers torch 이미지 생성from diffusers import StableDiffusionPipelineimport tor..

랜덤성(Randomness)과 조건성(Conditionality) 랜덤성(Randomness) 같은 입력에도 다양한 출력을 생성하게 만드는 요소 생성형 모델은 확률 분포(probability distribution)에 따라 출력을 선택함→ 텍스트 생성에서, 다음 단어를 예측할 때 여러 후보 중에서 확률적으로 선택 랜덤성 조절 (예: GPT-3)import openaiopenai.api_key = 'api-key'response = openai.Completion.create( engine="text-davinci-003", prompt="Once upon a time, there was a friendly robot who", max_tokens=50, temperature=0.7 ..