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Un modelo generativo que aprende a crear datos invirtiendo un proceso gradual de adición de ruido: la tecnología detrás de la mayor parte de la generación de imágenes con IA actual.
Los modelos de difusión, formulados por Sohl-Dickstein et al. (2015) y llevados a la práctica para la síntesis de imágenes de alta calidad por Ho et al. (2020), funcionan en dos fases: un proceso directo que añade ruido progresivamente a los datos y un proceso inverso aprendido que elimina el ruido de una entrada aleatoria hasta obtener una muestra coherente.
Son la base de los principales sistemas actuales de texto a imagen y se usan cada vez más para generar audio y vídeo.
Fuentes primarias, revisadas por pares y de archivo para esta definición.
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