DDPM

نموذج الانتشار الاحتمالي لإزالة التشويش

نموذج توليدي يتعلَّم توليد البيانات بعكس عملية ماركوفية تُضيف تشويشاً غاوسياً تدريجياً إلى بيانات التدريب، عبر تدريب شبكة على إزالة التشويش خطوة بخطوة.

A generative model that learns to produce data by reversing a Markovian process that gradually adds Gaussian noise to training data, training a network to denoise step by step.

Also translated asDDPM، Denoising Diffusion Probabilistic Models، نموذج الانتشار لإزالة الضوضاء

First appears in this corpus in: Denoising Diffusion Probabilistic Models (2020)

Appears in these papers

Classifier-Free Diffusion Guidance2022 in the sky ✦
Denoising Diffusion Implicit Models2021 in the sky ✦
Denoising Diffusion Probabilistic Models2020 in the sky ✦
Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis2021 in the sky ✦
Diffusion Policy: Visuomotor Policy Learning via Action Diffusion2023 in the sky ✦