Modelo de Difusão Multimodal
Um modelo de difusão multimodal estende os modelos probabilísticos de difusão de remoção de ruído para gerar ou compreender conteúdo condicionando em sinais de múltiplas modalidades — como texto, imagem, áudio ou vídeo — simultaneamente. Ele aprende a reverter um processo de ruído guiado por contexto intermodal, permitindo síntese e tradução de alta fidelidade entre modalidades.
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Fontes
- Rombach, R., Blattmann, A., Lorenz, D., Esser, P., & Ommer, B. (2022). High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 10684–10695. DOI: 10.1109/CVPR52688.2022.01042 ↗
- Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 33, 6840–6851. link ↗
Como citar esta página
ScholarGate. (2026, June 3). Multimodal Diffusion Model (Cross-Modal Conditional Denoising Diffusion). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/multimodal-diffusion-model
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