Un artículo que explica los principios de los Diffusion Models

Este artículo ofrece una visión general de los modelos de difusión (Diffusion Models) y explica sus principios. Los modelos de difusión son una técnica utilizada para aprender la distribución de los datos y se emplean principalmente en la generación de imágenes.

Básicamente, los modelos de difusión generan datos comenzando a partir de datos con mucho ruido y eliminando gradualmente ese ruido. Este proceso consta de dos etapas: el proceso de difusión hacia adelante y el proceso de difusión inversa. En el proceso de difusión hacia adelante, los datos se transforman gradualmente a un estado con más ruido, y en el proceso de difusión inversa, ese ruido se elimina poco a poco para restaurar los datos originales.

El entrenamiento de este modelo avanza en la dirección de minimizar la diferencia entre los datos dados y los datos mezclados con ruido, lo que permite que el modelo llegue a generar datos cada vez más realistas. Estos modelos de difusión muestran un rendimiento especialmente sólido en conjuntos de datos a gran escala y, junto con las GAN (Generative Adversarial Networks), se han consolidado como una tecnología importante en el campo de los modelos generativos.