Некоторые преимущества использования диффузионных моделей для обработки изображений:

• Высокое качество генерации. 1 Диффузионные модели способны создавать изображения с детализированной структурой и реалистичными текстурами. 2
• Управляемая генерация. 2 Регулируя график отжига и этапы диффузии, пользователи могут контролировать уровень шума и стиль генерируемых изображений. 2
• Устойчивость к искажению данных. 1 Диффузионные модели лучше справляются с зашумленными или повреждёнными данными, так как по своей природе обучены «чистить» изображение, убирая шум. 1
• Стабильность обучения. 1 Диффузионные модели не зависят от сложной настройки параметров обучения двух отдельных сетей (генератора и дискриминатора). 1 Это упрощает процесс их внедрения и оптимизации. 1
• Высокая гибкость. 3 Диффузионные модели могут быть адаптированы для широкого спектра задач, включая генерацию изображений, интерполяцию между изображениями и редактирование существующих изображений. 3

Диффузионные модели находят применение в разных областях, включая искусство, дизайн, создание виртуальных миров, реставрацию и улучшение изображений, генерацию медицинских снимков и научное моделирование. 1