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डिफ्यूजन मॉडल

डिफ्यूजन मॉडल एक जनरेटिव डीप-लर्निंग विधि है, जिसे 2020 में Ho, Jain और Abbeel द्वारा पेश किया गया था (DDPM), जो चरण-दर-चरण नॉइज़िंग प्रक्रिया को उलट कर उच्च-गुणवत्ता वाली छवियां, ऑडियो और आणविक संरचनाएं उत्पन्न करना सीखती है। इसने जनरेटिव मॉडलिंग में वर्तमान अत्याधुनिक के रूप में GANs को काफी हद तक विस्थापित कर दिया है।

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डिफ्यूजन मॉडल
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स्रोत

  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 ↗

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ScholarGate. (2026, June 1). Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM / Latent Diffusion). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/diffusion-model

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व्याख्यायोग्य GAN (Explainable GAN)जनरेटिव एडवरसैरियल नेटवर्कसामान्यीकृत प्रवाह (Normalizing Flows)वैरिएशन ऑटोएन्कोडरविजन ट्रांसफार्मरWasserstein GAN (WGAN)कमजोर पर्यवेक्षित प्रसार मॉडलकमज़ोर पर्यवेक्षित GAN (Weakly Supervised GAN)

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ScholarGate — Diffusion Model (Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM / Latent Diffusion)). 2026-06-15 को यहाँ से प्राप्त https://scholargate.app/hi/deep-learning/diffusion-model · डेटासेट: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026