Machine learning

Model de difusió

Un model de difusió és un mètode generatiu de "deep learning", introduït per Ho, Jain i Abbeel el 2020 (DDPM), que aprèn a produir imatges, àudio i estructures moleculars d'alta qualitat revertint un procés de soroll pas a pas. Ha desplaçat en gran mesura els GANs com a l'estat de l'art actual en modelatge generatiu.

Obre a MethodMindAviatVídeoAviatDownload slides

Llegeix el mètode complet

Només per a membres

Inicia la sessió amb un compte gratuït per llegir aquesta secció.

Inicia la sessió

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

+1 more

Fonts

  1. Ho, J., Jain, A. & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. NeurIPS. link
  2. Rombach, R., Blattmann, A., Lorenz, D., Esser, P. & Ommer, B. (2022). High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. CVPR. link

Com citar aquesta pàgina

ScholarGate. (2026, June 1). Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM / Latent Diffusion). ScholarGate. https://scholargate.app/ca/deep-learning/diffusion-model

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Compare side by side

Citat per

ScholarGateDiffusion Model (Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM / Latent Diffusion)). Recuperat el 2026-06-15 de https://scholargate.app/ca/deep-learning/diffusion-model · Conjunt de dades: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026