Improvement of Phase Picking via Conditional Latent Diffusion Model

December 2023

Keunsuk and Jaehyuk with their poster in KSC 2023 (Busan, South Korea)

Abstract

현재 diffusion 모델은 좋은 성능을 바탕으로 다양한 영역에서 사용되고 있다. 예를 들면, text를 condition으로 갖는 image generation, text를 condition으로 갖는 audio generation 등에서 좋은 성능을 내고 있다. 하지만 지진 데이터 같은 경우에 condition이 없는 상황이 있고, 시간을 들여 condition 데이 터를 만들어 내는 노력에 비해 task자체가 쉬운 경우가 있다. 이 경우 condition이 없음에도 다른 모델 의 아웃풋을 받아 컨디션으로 사용하여도 충분히 좋은 성능을 낼 수 있음을 보이고, 또한 그 예로써, 지 진 데이터를 통해 본래의 모델만을 사용한 성능보다 본래의 모델의 아웃풋을 활용하여 latent diffusion 을 진행하였을 경우, 본래의 모델 성능 또한 좋아짐을 실험으로써 보인다.

Type

Conference paper

Publication

Proceedings of 2023 Korea Software Congress