Diffusion process와 Autoencoder를 통한 AI 비디오 생성 아키텍처 분석

Context

텍스트 프롬프트를 고해상도 비디오로 변환하는 과정에서 발생하는 막대한 연산 비용과 프레임 간 연속성 결여 문제 해결 필요.

Technical Solution

• 데이터 차원 축소를 통한 연산 효율성 확보를 위한 Autoencoder 기반 Latent Space 활용
• 노이즈 상태에서 점진적으로 이미지를 복원하는 Diffusion process 적용을 통한 고품질 프레임 생성
• 비디오 특유의 시간적 흐름을 유지하기 위한 Temporal Consistency 제어 로직 설계
• 고차원 픽셀 데이터를 저차원 잠재 공간으로 압축하여 Computational Efficiency 최적화