Modelle & ProdukteLLM-Architektur Aktualisiert 2026

Diffusionsmodell

Definition

Ein generatives Modell, das Daten erzeugen lernt, indem es einen schrittweisen Verrauschungsprozess umkehrt – die Technologie hinter den meisten modernen KI-Bildgeneratoren.

Diffusionsmodelle, theoretisch begründet von Sohl-Dickstein et al. (2015) und von Ho et al. (2020) für hochwertige Bildsynthese praxistauglich gemacht, arbeiten in zwei Phasen: einem Vorwärtsprozess, der den Daten schrittweise Rauschen hinzufügt, und einem gelernten Rückwärtsprozess, der zufälliges Rauschen wieder zu einem stimmigen Ergebnis entrauscht.

Sie bilden die Grundlage der heute führenden Text-zu-Bild-Systeme und werden zunehmend auch für die Audio- und Videogenerierung eingesetzt.

Literatur

Primäre, begutachtete und archivierte Quellen für diese Definition.

Denoising Diffusion Probabilistic Models
Ho, J., Jain, A., & Abbeel, P. (2020). Advances in Neural Information Processing Systems 33 (NeurIPS 2020).
Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics
Sohl-Dickstein, J., Weiss, E. A., Maheswaranathan, N., & Ganguli, S. (2015). Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (ICML 2015).

Wörterbuch- und Lexikoneinträge

Diesen Eintrag zitieren

MultipleChat. „Diffusionsmodell.“ MultipleChat KI- & LLM-Glossar, 2026. https://multiple.chat/ai-glossary/diffusion

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