Definition
拡散ベースのモデルは、ランダムな分布からノイズを反復的に除去することで新しいデータサンプルを作成する生成AIの一種です。このプロセスは、ガウスノイズを徐々に付加する順過程（フォワードプロセス）で始まり、その後、学習したノイズ除去ネットワークを使用してノイズを段階的に除去する逆過程（リバースプロセス）へと移行します。
Summary
学習されたノイズ除去ステップを通じて、漸進的なノイズ付加プロセスを逆転させることでデータを生成する生成モデリング手法。
Key Concepts
- 順過程
- 逆過程
- ノイズ除去
- 潜在空間
Use Cases
- 高解像度画像合成
- テキストから画像への生成
- 医療画像のためのデータ拡張