Definition
Los modelos basados en difusión son una clase de IA generativa que crea nuevas muestras de datos eliminando iterativamente el ruido de una distribución aleatoria. El proceso comienza con una fase directa que añade lentamente ruido gaussiano a los datos reales, seguida de una fase inversa donde el modelo aprende a revertir este proceso para generar datos nuevos y realistas.
Summary
Un enfoque de modelado generativo que crea datos invirtiendo un proceso gradual de adición de ruido mediante pasos de denoising aprendidos.
Key Concepts
- proceso directo
- proceso inverso
- denoising (eliminación de ruido)
- espacio latente
Use Cases
- Síntesis de imágenes de alta resolución
- Generación de texto a imagen
- Aumento de datos para imágenes médicas