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Modello di diffusione

Diffusion Model

I modelli di diffusione sono un tipo di modello generativo che crea immagini, audio o altri dati partendo da puro rumore casuale e ripulendolo passo dopo passo. Durante l'addestramento imparano il processo inverso: si prende un'immagine reale, le si aggiunge rumore progressivamente fino a renderla irriconoscibile, e il modello impara a invertire ogni passaggio. In fase di generazione parte da una macchia di rumore e la 'sviluppa', come una fotografia in camera oscura, fino a far emergere un'immagine coerente. Guidando questo processo con un testo descrittivo, il modello genera contenuti aderenti alla richiesta.

Definizione

I modelli di diffusione sono oggi la tecnologia dietro molti generatori di immagini di alta qualità, avendo superato in fedeltà e stabilità approcci precedenti come le GAN. La loro natura iterativa li rende un po' più lenti, ma consente controllo fine, modifiche mirate e risultati straordinariamente realistici e vari.

Termini correlati

• Rete generativa avversaria (GAN)
• Autoencoder
• Encoder-Decoder
• Computer Vision
• Deep Learning

Altri termini in Fondamenti AI

• LLM (Large Language Model)
• Token
• Context Window
• Temperature
• Allucinazione (AI Hallucination)
• Fine-tuning
• RAG (Retrieval Augmented Generation)
• Embedding

Mettilo alla prova

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