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Un modello generativo che impara a creare dati invertendo un processo graduale di aggiunta di rumore: la tecnologia alla base della maggior parte della generazione di immagini con l'IA di oggi.
I modelli di diffusione, formulati da Sohl-Dickstein et al. (2015) e resi pratici per la sintesi di immagini di alta qualità da Ho et al. (2020), funzionano in due fasi: un processo in avanti che aggiunge progressivamente rumore ai dati e un processo inverso appreso che trasforma del rumore casuale in un campione coerente, eliminandone il rumore.
Sono alla base dei principali sistemi text-to-image di oggi e vengono usati sempre più spesso per generare audio e video.
Fonti primarie, sottoposte a revisione paritaria e d'archivio per questa definizione.
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