Generatywny model dyfuzyjny to klasa modeli uczenia maszynowego służąca do generowania nowych danych, na przykład obrazów lub dźwięku, poprzez odwracanie procesu dodawania szumu. W fazie uczenia model uczy się stopniowo usuwać losowy szum z danych treningowych, aż do uzyskania czystego sygnału. Podczas generowania proces rozpoczyna się od całkowicie losowego szumu, który jest stopniowo Przekształcany w spójny i szczegółowy obiekt. Ze względu na wysoką jakość i stabilność procesu uczenia modele te stanowią obecnie podstawę nowoczesnych systemów generowania obrazów na podstawie opisu tekstowego.
Źródło: arxiv.org
