Modelo de difusión adaptado al dominio

Un modelo de difusión adaptado al dominio es un modelo probabilístico de difusión de eliminación de ruido (DDPM) que se preentrena con grandes conjuntos de datos generales y luego se adapta —mediante ajuste fino, inversión textual o LoRA— para generar resultados de alta calidad en un dominio objetivo específico. Combina la potente capacidad generativa de los modelos de difusión con técnicas de adaptación de dominio, lo que permite una síntesis de alta fidelidad en áreas especializadas como imágenes médicas, imágenes satelitales o estilos artísticos específicos del dominio con datos limitados del dominio objetivo.