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Diffusion Model/Preuve
Dossier de preuve de méthode

Diffusion Model

A diffusion model is a generative deep-learning method, introduced by Ho, Jain and Abbeel in 2020 (DDPM), that learns to produce high-quality images, audio and molecular structures by reversing a step-by-step noising process. It has largely displaced GANs as the current state of the art in generative modelling.

Sources recorded, not reviewed

Dossier source

Citations copiées telles quelles du dossier source de la méthode. Aucune vérification au niveau de la revendication n'en est déduite.

Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM / Latent Diffusion)
Dossier de méthode taxonomique · ml-model / deep-learning
  • Ho, J., Jain, A. & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. NeurIPS. · URL
  • Rombach, R., Blattmann, A., Lorenz, D., Esser, P. & Ommer, B. (2022). High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. CVPR. · URL
Ouvrir la méthode complète

Revendications organisées

Revendications enregistrées dans le registre de preuves, chacune avec sa propre évaluation.

Pas encore de revendications organisées

Cette vue n'invente pas d'évaluation de revendication lorsque le registre n'en contient aucune.

Méthodes apparentées

Généré à partir du graphe de méthodes et présenté comme des relations suggérées par la machine — aucune revendication de preuve n'est déduite.

Same method familyNeural ODEmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyPrincipal Component Analysismachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyScore-Based Generative Modelmachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.Same method familyVariational Autoencodermachine-suggested · Relational suggestion, not evidence.

Statut de la preuve

Sources recorded, not reviewed

Bibliographic sources are present. Claim-level evidence review has not been performed.

Sources

2 citations enregistrées, copiées du dossier source de la méthode.

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