В чём отличие диффузионных нейросетей от традиционных?

Некоторые отличия диффузионных нейросетей от традиционных:

• Принцип работы. dtf.ru Традиционные генеративные модели извлекают данные из простых распределений и предсказывают последовательность. www.analyticsvidhya.com Диффузионные модели работают иначе: они не предсказывают последовательность, а постепенно очищают случайное распределение, уточняя результат на каждом шаге. dtf.ru Это не линейное движение, а циклический процесс приближения. dtf.ru
• Подход к генерации. dtf.ru Диффузионные модели не «создают» картину в привычном смысле — они реконструируют возможное изображение, которое могло породить данный шум. dtf.ru Каждая генерация — это не акт творчества, а процедура инверсии вероятности. dtf.ru
• Обработка данных. www.analyticsvidhya.com Диффузионные модели могут более эффективно обрабатывать зашумленные данные, повышая производительность систем искусственного интеллекта в реальных, несовершенных условиях. www.analyticsvidhya.com
• Применение. www.analyticsvidhya.com Диффузионные модели находят применение в различных областях, включая создание креативных произведений искусства, дизайн продукции и даже вспомогательные инструменты для людей с нарушениями зрения. www.analyticsvidhya.com