ScholarGate
Asystent
Machine learning

Model dyfuzyjny

Model dyfuzyjny to generatywna metoda głębokiego uczenia, wprowadzona przez Ho, Jaina i Abbeel w 2020 roku (DDPM), która uczy się tworzyć wysokiej jakości obrazy, dźwięki i struktury molekularne poprzez odwracanie stopniowego procesu zaszumiania. W dużej mierze wyparła ona GANy jako obecny stan wiedzy w modelowaniu generatywnym.

Otwórz w MethodMindWkrótceWideoWkrótceDownload slides

Przeczytaj pełny opis metody

Tylko dla członków

Zaloguj się na bezpłatne konto, aby przeczytać tę sekcję.

Zaloguj się

Method map

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

Model dyfuzyjny
Neural ODEAnaliza Głównych Składow…Generatywny model bazują…Autoenkoder wariacyjnyWyjaśnialne GAN (Explain…Generatywna Sieć Antagon…Przepływy normalizująceVision TransformerWasserstein GAN (WGAN)Słabo nadzorowany model…

+1 more

Źródła

  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 ↗

Jak cytować tę stronę

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

Cytowana przez

Wyjaśnialne GAN (Explainable GAN)Generatywna Sieć AntagonistycznaPrzepływy normalizująceAutoenkoder wariacyjnyVision TransformerWasserstein GAN (WGAN)Słabo nadzorowany model dyfuzyjnySłabo nadzorowany GAN

Widzisz błąd na tej stronie? Zgłoś go lub zaproponuj poprawkę →

ScholarGate — Diffusion Model (Denoising Diffusion Probabilistic Model (DDPM / Latent Diffusion)). Pobrano 2026-06-15 z https://scholargate.app/pl/deep-learning/diffusion-model · Zbiór danych: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026