@hongminhee洪 民憙 (Hong Minhee) 네 맞아요! 정확히 알지는 못하지만 일단 노이즈(오류)가 있는 결과를 만들고 몇 번의 반복된 스텝으로 노이즈를 줄여나가는 방식이어서, 이전 결과 마지막에 토큰을 계속 이어 붙이는 방식보다 빠른 것 같습니다.
@AiOO 아… 그래서 스트리밍이 안 되나 보군요?
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@hongminhee洪 民憙 (Hong Minhee) 아마 스트리밍이 되면 [이 영상](https://framerusercontent.com/assets/YURlGaqdh4MqvUPfSmGIcaoIFc.mp4)처럼 보일 거예요. Stable Diffusion처럼 이미지를 생성하는 모델이면 중간 결과를 보여줘도 괜찮을 텐데 텍스트라 좀 애매할 것 같기두 합니다. 저는 보기에 이쁘긴 하지만요.
참고로 영상의 출처는 확산 모델로 사업하고 있는 인셉션 랩이라는 곳의 홈페이지입니다.
https://www.inceptionlabs.ai/introducing-mercury