Modelo de difusión autosupervisado

Un modelo de difusión autosupervisado acopla el proceso generativo iterativo de añadir y eliminar ruido de los modelos probabilísticos de difusión de eliminación de ruido con un objetivo de aprendizaje de representación autosupervisado — como una pérdida de predicción contrastiva o enmascarada — de modo que el modelo aprenda simultáneamente a generar datos realistas y a producir representaciones semánticamente significativas sin ejemplos etiquetados.