Modelo de Difusão com Adaptação de Domínio

Um modelo de difusão com adaptação de domínio é um modelo probabilístico de difusão de remoção de ruído (DDPM) pré-treinado em grandes conjuntos de dados gerais e, em seguida, adaptado — por meio de ajuste fino (fine-tuning), inversão textual (textual inversion) ou LoRA — para gerar saídas de alta qualidade em um domínio alvo específico. Ele combina a poderosa capacidade generativa dos modelos de difusão com técnicas de adaptação de domínio, permitindo síntese de alta fidelidade em áreas especializadas, como imagens médicas, imagens de satélite ou estilos de arte específicos de domínio, com dados limitados do domínio alvo.