ScholarGate
Асистент
Machine learningDeep learning / NLP / CV

Доменно-адаптована дифузійна модель

Доменно-адаптована дифузійна модель — це ймовірнісна модель дифузії з шумозаглушенням (DDPM), яка попередньо навчена на великих загальних наборах даних, а потім адаптована — шляхом доналаштування, текстової інверсії або LoRA — для генерації високоякісних результатів у конкретній цільовій області. Вона поєднує потужну генеративну спроможність дифузійних моделей із методами доменної адаптації, забезпечуючи високоточний синтез у спеціалізованих сферах, таких як медична візуалізація, супутникові знімки або специфічні для домену художні стилі, з обмеженими даними цільової області.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромDownload slides

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Method map

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

Джерела

  1. Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Denoising Diffusion Probabilistic Models. Advances in Neural Information Processing Systems, 33, 6840–6851. link
  2. 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

Як цитувати цю сторінку

ScholarGate. (2026, June 3). Domain-Adaptive Diffusion Model. ScholarGate. https://scholargate.app/uk/deep-learning/domain-adaptive-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

Згадується в

ScholarGateDomain-adaptive diffusion model (Domain-Adaptive Diffusion Model). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/deep-learning/domain-adaptive-diffusion-model · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026