डोमेन-अनुकूल प्रसार मॉडल
एक डोमेन-अनुकूल प्रसार मॉडल एक डीनोइज़िंग प्रसार संभाव्य मॉडल (DDPM) है जिसे बड़े सामान्य डेटासेट पर पूर्व-प्रशिक्षित किया जाता है और फिर एक विशिष्ट लक्षित डोमेन में उच्च-गुणवत्ता वाले आउटपुट उत्पन्न करने के लिए - फाइन-ट्यूनिंग, टेक्स्टुअल इन्वर्जन, या LoRA के माध्यम से - अनुकूलित किया जाता है। यह प्रसार मॉडल की शक्तिशाली जनरेटिव क्षमता को डोमेन अनुकूलन तकनीकों के साथ जोड़ता है, जिससे सीमित लक्षित-डोमेन डेटा के साथ चिकित्सा इमेजिंग, उपग्रह इमेजरी, या डोमेन-विशिष्ट कला शैलियों जैसे विशेष क्षेत्रों में उच्च-निष्ठा संश्लेषण सक्षम होता है।
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स्रोत
- Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 6840–6851. link ↗
- Gal, R., Alaluf, Y., Atzmon, Y., Patashnik, O., Bermano, A. H., Chechik, G., & Cohen-Or, D. (2023). An Image is Worth One Word: Personalizing Text-to-Image Generation using Textual Inversion. International Conference on Learning Representations (ICLR 2023). link ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Diffusion Model. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/domain-adaptive-diffusion-model
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