Диффузионная модель — это генеративная модель, обученная обращать процесс постепенного добавления шума к данным. Обучаясь денойзингу от случайного шума к целевому распределению данных, она может генерировать реалистичные изображения, аудио, текстовые представления или другие выходы.
In machine learning, diffusion models, also known as diffusion probabilistic models or score-based generative models, are a class of latent variable models. They are Markov chains trained using variational inference. The goal of diffusion models is to learn the latent structure of a dataset by modeling the way in which data points diffuse through the latent space. In computer vision, this means that a neural network is trained to denoise images blurred with Gaussian noise by learning to reverse the diffusion process. It mainly consists of three major components: the forward process, the revers