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Architecture des modèles

Modèle de diffusion

Un modèle génératif qui apprend à inverser un processus d’ajout progressif de bruit. Le débruitage itératif est devenu majeur pour la génération d’images, d’audio, de vidéo et de contenus multimodaux.

Période de référence
2015 / DDPM 2020
Dernière vérification

Termes clés

  • bruitage direct (forward noise)
  • débruitage (denoising)
  • appariement de scores (score matching)
  • échantillonnage (sampling)

Liens dans le projet

Sources primaires

  1. Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics
  2. Denoising Diffusion Probabilistic Models

Cette carte est une sélection éditoriale, non une prétention à l’exhaustivité.