ScholarGate
Asszisztens
Machine learning

Modell (mélytanulás)

A diffúziós modell egy generatív mélytanulási módszer, amelyet Ho, Jain és Abbeel vezetett be 2020-ban (DDPM), és amely lépésről lépésre zajjal járó folyamat megfordításával tanul meg kiváló minőségű képeket, hangokat és molekulaszerkezeteket előállítani. Ez nagyrészt kiszorította a GAN-okat a generatív modellezés jelenlegi élvonalából.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

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

+1 more

Források

  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

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

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

Hivatkozik rá

ScholarGateDiffusion Model (Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM / Latent Diffusion)). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/deep-learning/diffusion-model · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026