diffusion

定義

データに少しずつ雑音を加える過程を学習し、その逆をたどって雑音から徐々にデータを作り出す生成手法。生成を多数の小さな段階に分けるため学習が安定しやすく、画像・動画・音声生成の主流になっている。1回の前向き計算で1トークンを出す自己回帰生成と違い、反復的な除去ステップを要する。

論文題名での読み方

画像生成の主流手法

この語が出てくる解説

• 論文解説: Mask Forcing — 自己回帰動画拡散の蒸留を「二重ノイズのマスク」で改善するMask Forcing: Improving Autoregressive Video Diffusion Distillation via Dual-Noise Masking Rollout
• 論文解説 Marigold V2 — 画像編集モデルを、32GB GPU 1枚で最強の深度推定器に変えるMarigold V2: Revisiting Diffusion Transformers for Monocular Depth Estimation
• 【実装】拡散モデルを自作する — MNISTからはじめるDenoising Diffusion Probabilistic Models