Модели диффузии стали революцией в области генеративного искусственного интеллекта благодаря ряду преимуществ:

• Высокое качество генерации. 1 Модели диффузии создают высокодетализированные и реалистичные изображения, часто превосходя по качеству другие генеративные модели, например GAN. 2
• Постепенность и контроль процесса генерации. 1 Процесс диффузии происходит поэтапно, что даёт больше контроля над тем, как именно происходит генерация. 1
• Устойчивость к искажению данных. 1 Модели диффузии способны лучше справляться с зашумлёнными или повреждёнными данными, так как они по своей природе обучены «чистить» изображение, убирая шум. 1
• Стабильность обучения. 1 По сравнению с GAN, модели диффузии демонстрируют стабильность при обучении и не зависят от сложной настройки параметров обучения двух отдельных сетей (генератора и дискриминатора). 1
• Универсальность. 2 Настроив график шума и цели обучения, диффузионные модели можно адаптировать для различных приложений, включая синтез изображений, генерацию текста в изображение и создание видео. 2