Podstawowa konstrukcja probabilistycznych modeli dyfuzyjnych: proces w przód stopniowo dodaje szum do danych, a model uczy się odwracać zaszumianie, często przez przewidywanie dodanego szumu. Liczba kroków próbkowania wpływa na koszt i jakość, a osobne techniki szybszego próbkowania lub destylacji mogą ją zmniejszać.
The basic construction of denoising diffusion probabilistic models: a forward process gradually adds noise to data, while a model learns to reverse the corruption, often by predicting the added noise. Sampling-step count affects cost and quality, and separate fast-sampling or distillation techniques can reduce it.
To konstrukcja generatora uczącego się odwracać stopniowe dodawanie losowego szumu do danych.
This generator design learns to reverse the gradual addition of random noise to data.
Potrzebujesz jasnego ćwiczenia, które nauczy model przejścia od losowych plam do wiarygodnego obrazu.
You need a clear training exercise that teaches a model to move from random patches to a convincing image.
Trening dodaje szum o różnej sile do przykładów, a sieć uczy się wskazywać go lub przewidywać mniej zaszumioną wersję.
Training adds noise at different strengths to examples, and a network learns to identify it or predict a less noisy version.
Podczas uczenia generator ogląda zaszumione zdjęcie kwiatu i ćwiczy poprawkę potrzebną do jego odtworzenia.
During training, a generator sees a noisy flower photo and practises the correction needed to reconstruct it.