확산은 많은 자연 및 공학 시스템에서 중요한 역할을 하는 현상이다. 이 튜토리얼은 확산 모델과 흐름 일치에 대한 기본적인 이해를 제공함으로써 머신러닝 분야에서 이러한 현상을 다루는 방법을 소개한다. 이 과정은 가능한 한 수학적인 내용을 최소화하고 머신러닝에 대한 사전 지식이 거의 없어도 충분한 기술적 세부 정보를 제공하려고 노력한다. 대부분의 튜토리얼이 주로 Variational Auto Encoder(VAE)나 Stochastic Differential Equations(SDE)를 사용하는데 반해, 본 튜토리얼은 이러한 방법론을 사용하지 않는다. 핵심 아이디어에는 SDE, ELBO, Langevin dynamics, 심지어 점수 개념이 필요하지 않다. 독자는 단순히 이러한 개념들에 대해 이해해야 한다.

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