Modelos de difusión de imágenes

Son modelos que generan imágenes tratando las imágenes como puntos en un espacio de alta dimensión y aprenden a revertir el proceso de añadir ruido aleatorio.

Funcionan añadiendo ruido a las imágenes y luego aprenden a eliminar ese ruido para recuperar la imagen original.

El ruido aleatorio ayuda a los modelos a aprender a generar imágenes desde un punto de alta aleatoriedad.

El objetivo es generar imágenes que se alineen con una distribución objetivo a partir de ruido aleatorio.

Significa que cada imagen se representa matemáticamente en un espacio complejo que permite el tratamiento de datos complejos.

El modelo se entrena añadiendo ruido gradualmente a imágenes reales y luego aprendiendo a revertir ese ruido.

Se utilizan en la generación de imágenes en inteligencia artificial, como en arte digital y simulaciones.

Es el proceso inverso de quitar el ruido añadido para recuperar la imagen original.

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