Modello a Diffusione Domain-Adaptive
Un modello a diffusione domain-adaptive è un modello probabilistico a diffusione di denoising (DDPM) pre-addestrato su grandi dataset generali e poi adattato — tramite fine-tuning, textual inversion o LoRA — per generare output di alta qualità in un dominio target specifico. Combina la potente capacità generativa dei modelli a diffusione con tecniche di adattamento del dominio, consentendo una sintesi ad alta fedeltà in aree specializzate come imaging medico, immagini satellitari o stili artistici specifici del dominio con dati limitati nel dominio target.
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Fonti
- 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 ↗
Come citare questa pagina
ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Diffusion Model. ScholarGate. https://scholargate.app/it/deep-learning/domain-adaptive-diffusion-model
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