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モデルアーキテクチャ

拡散モデル

段階的にノイズを加える過程の逆変換を学習する生成モデルです。反復的なノイズ除去は画像、音声、動画、マルチモーダル生成の主要手法となりました。

基準時期
2015 / DDPM 2020
最終確認

主要用語

  • 順方向のノイズ付加(forward noise)
  • ノイズ除去(denoising)
  • スコアマッチング(score matching)
  • サンプリング(sampling)

プロジェクト内のつながり

一次資料

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

これは選定された技術マップであり、網羅性を主張するものではありません。