ScholarGate
دستیار
Machine learning

مدل انتشار (Diffusion Model)

مدل انتشار یک روش یادگیری عمیق مولد است که توسط Ho، Jain و Abbeel در سال ۲۰۲۰ (DDPM) معرفی شد و با معکوس کردن یک فرآیند نویزدهی گام‌به‌گام، یاد می‌گیرد تصاویر، صدا و ساختارهای مولکولی با کیفیت بالا تولید کند. این مدل تا حد زیادی جایگزین GANها به عنوان وضعیت فعلی هنر در مدل‌سازی مولد شده است.

باز کردن در MethodMindبه‌زودیویدیوبه‌زودیDownload slides

مطالعهٔ کامل روش

ویژهٔ اعضا

برای خواندن این بخش با حساب رایگان وارد شوید.

ورود

Method map

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

مدل انتشار (Diffusion Model)
ODE عصبیتحلیل مؤلفه‌های اصلیمدل مولد مبتنی بر امتیازVariational Autoencoderشبکه مولد متخاصم قابل تو…شبکه مولد تخاصمیجریان‌های نرمال‌ساز (Nor…ترنسفورمر بیناییWasserstein GAN (WGAN)مدل انتشار تحت نظارت ضعیف

+1 more

منابع

  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 ↗

نحوهٔ استناد به این صفحه

ScholarGate. (2026, June 1). Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM / Latent Diffusion). ScholarGate. https://scholargate.app/fa/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 →

ارجاع‌شده در

شبکه مولد متخاصم قابل توضیحشبکه مولد تخاصمیجریان‌های نرمال‌ساز (Normalizing Flows)Variational Autoencoderترنسفورمر بیناییWasserstein GAN (WGAN)مدل انتشار تحت نظارت ضعیفشبکه مولد تخاصمی با نظارت ضعیف (Weakly Supervised GAN)

در این صفحه مشکلی دیدید؟ گزارش دهید یا اصلاحی پیشنهاد کنید →

ScholarGate — Diffusion Model (Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM / Latent Diffusion)). بازیابی‌شده در 2026-06-15 از https://scholargate.app/fa/deep-learning/diffusion-model · مجموعه‌داده: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026