Основное отличие диффузионных моделей от других методов машинного обучения заключается в принципе генерации данных. 23

Диффузионные модели генерируют данные путём итеративного уточнения шума. 3 Процесс начинается с чистого шума и постепенно снижается его с помощью обученной нейронной сети для восстановления исходных данных. 3

Другие методы машинного обучения, например генеративные состязательные сети (GAN), генерируют данные напрямую, через состязание двух сетей. 2

Таким образом, диффузионные модели лучше подходят для задач, требующих высокого разрешения и детализации изображений, в то время как другие методы могут быть более эффективны для приложений в режиме реального времени, но имеют проблему нестабильности обучения. 3

Также диффузионные модели, как правило, более стабильны и проще в обучении, чем некоторые другие генеративные модели. 1