Um artigo que explica os princípios dos Diffusion Models

Este artigo apresenta uma visão geral dos modelos de difusão (Diffusion Models) e explica seus princípios. Os modelos de difusão são uma técnica usada para aprender a distribuição de dados e são aplicados principalmente na geração de imagens.

Basicamente, os modelos de difusão começam com dados altamente ruidosos e geram dados removendo gradualmente esse ruído. Esse processo é composto por duas etapas: o processo de difusão direta e o processo de difusão reversa. No processo de difusão direta, os dados são gradualmente transformados em um estado com muito ruído, e no processo de difusão reversa, esse ruído é removido aos poucos para restaurar os dados originais.

O treinamento desse modelo avança na direção de minimizar a diferença entre os dados fornecidos e os dados misturados com ruído, permitindo assim que o modelo passe a gerar dados cada vez mais realistas. Esses modelos de difusão demonstram desempenho especialmente forte em grandes conjuntos de dados e, no campo dos modelos generativos, consolidaram-se como uma tecnologia importante ao lado das GANs (Generative Adversarial Networks).