VAE(Variational Autoencoder)란?VAE는 딥러닝에서 자주 사용되는 생성 모델 중 하나로, 데이터의 잠재 공간(latent space)을 학습하여 새로운 데이터를 생성하는데 사용됩니다. VAE는 인코더(encoder)와 디코더(decoder)로 구성되어 있으며, 인코더는 입력 데이터를 잠재 공간으로 변환하고, 디코더는 이 잠재 공간의 값을 다시 원래 데이터 공간으로 변환합니다.인코더(Encoder): 입력 데이터를 잠재 변수(latent variable)의 분포로 변환합니다.잠재 공간(Latent Space): 잠재 변수는 정규 분포로 가정되며, 이는 새로운 데이터를 생성하는 데 사용됩니다.디코더(Decoder): 잠재 변수를 다시 원래 데이터 공간으로 변환합니다.Stable Diff..