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Architettura dei modelli

Modello di diffusione

Un modello generativo che impara a invertire un processo graduale di aggiunta del rumore. Il denoising iterativo è diventato centrale nella generazione di immagini, audio, video e contenuti multimodali.

Periodo di riferimento
2015 / DDPM 2020
Ultima verifica

Termini chiave

  • aggiunta di rumore in avanti (forward noise)
  • denoising
  • corrispondenza dei punteggi (score matching)
  • campionamento (sampling)

Collegamenti nel progetto

Fonti primarie

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

Questa è una mappa tecnica curata, non una pretesa di copertura completa.