Score-Based Generative Model
A score-based generative model, introduced by Yang Song and Stefano Ermon in 2019 and generalized to the stochastic differential equation (SDE) framework in 2021, learns the gradient of the data density — the score — rather than predicting noise directly, and uses it to generate new samples. It is the mathematical generalization that unifies diffusion models under a continuous-time formulation.
Registro de origen
Citas copiadas textualmente del registro de origen del método. No se infiere ninguna verificación a nivel de afirmación de ellas.
- Song, Y. & Ermon, S. (2019). Generative Modeling by Estimating Gradients of the Data Distribution. NeurIPS 32, 11895–11907. · URL
- Song, Y. et al. (2021). Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations. ICLR. · URL
Afirmaciones curadas
Afirmaciones persistidas en el libro mayor de evidencia, cada una con su propia evaluación.
Esta vista no inventa una evaluación de afirmación si el libro mayor no tiene ninguna.
Métodos relacionados
Generado a partir del grafo de métodos y mostrado como relaciones sugeridas por la máquina; no se infiere ninguna afirmación de evidencia.