โมเดลการแพร่กระจาย: คำแนะนำแบบไม่ใช้ DDPM, DDIM และตัวแยกประเภท
โมเดลการแพร่กระจายแก้ไขสิ่งที่ GAN ไม่สามารถทำได้: การฝึกอบรมที่มีเสถียรภาพ ความหลากหลายสูง และการควบคุมที่ละเอียด แนวคิดหลักคือสง่างาม — เรียนรู้ที่จะย้อนกลับกระบวนการเพิ่มเสียงรบกวน เพิ่มสัญญาณรบกวนแบบเกาส์เซียนให้กับรูปภาพ 1,000 ครั้งจนกระทั่งไม่เหลือสิ่งใดที่จดจำได้ จากนั้นฝึกโครงข่ายประสาทเทียมเพื่อเลิกทำขั้นตอนหนึ่งสัญญาณรบกวนในแต่ละครั้ง ในการอนุมาน ให้เริ่มจากสัญญาณรบกวนล้วนๆ และปล่อยให้เครือข่ายปฏิเสธเส้นทางไปสู่ภาพที่เชื่อมโยงกัน