النماذج التوليدية القائمة على الدرجة

عائلة نماذج توليدية طوّرها يانغ سونغ وستيفانو إرمون، تتعلم دالة الدرجة (تدرج لوغاريتم كثافة البيانات) عبر مقادير تشويش متعدّدة، وتُوَلِّد عيّنات جديدة بمعادلة تفاضلية عشوائية، وأظهرت لاحقاً تكافؤاً رياضياً وثيقاً مع نماذج الانتشار.

A family of generative models developed by Yang Song and Stefano Ermon that learns the score function (the gradient of the log data density) across multiple noise scales and generates new samples by simulating a stochastic differential equation, later shown to be closely mathematically equivalent to diffusion models.