弱教師あり拡散モデル

弱教師あり拡散モデルとは、ピクセル単位の正確な正解データではなく、画像レベルのクラスラベル、バウンディングボックス、あるいはクラウドソーシングによるアノテーションのような、粗い、ノイズが多い、または不完全な教師信号を用いて、デノイジング拡散確率モデルを訓練または条件付けするモデルである。これにより、完全なラベリングが不可能または法外に高価な、アノテーションが不足している状況において、高品質な生成および識別出力を得ることが可能になる。