Multimodales Diffusionsmodell
Ein multimodales Diffusionsmodell erweitert probabilistische Denoising-Diffusionsmodelle, um Inhalte zu generieren oder zu verstehen, indem es gleichzeitig auf Signale aus mehreren Modalitäten – wie Text, Bild, Audio oder Video – konditioniert. Es lernt, einen Rauschprozess umzukehren, der durch modalübergreifenden Kontext gesteuert wird, was eine Synthese und Übersetzung über Modalitäten hinweg mit hoher Wiedergabetreue ermöglicht.
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Quellen
- Rombach, R., Blattmann, A., Lorenz, D., Esser, P., & Ommer, B. (2022). High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 10684–10695. DOI: 10.1109/CVPR52688.2022.01042 ↗
- Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 6840–6851. link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Diffusion Model (Cross-Modal Conditional Denoising Diffusion). ScholarGate. https://scholargate.app/de/deep-learning/multimodal-diffusion-model
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