« Modèle à bruit statistique conditionnel » : différence entre les versions
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Par exemple, la variable aléatoire pourrait être un texte vient contraindre ou guider la génération d'une image. | |||
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<!-- ''The conditional diffusion model belongs to the class of generative models and it is the foundation of modern image synthesis. Furthermore, it generates data in computer vision and audio applications that rely on guidance to control the generation process. It shares many characteristics with the unconditional diffusion model.'' --> | |||
== Source == | == Source == | ||
[https://arxiv.org/abs/2403.11968 | [https://arxiv.org/abs/2403.11968. ''Unveil Conditional Diffusion Models with Classifier-free Guidance: A Sharp Statistical Theory'', arXiv] | ||
[https://arxiv.org/html/2404.07771v1 | [https://arxiv.org/html/2404.07771v1. ''An Overview of Diffusion Models: Applications, Guided Generation, Statistical Rates and Optimization'' arXiv] | ||
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Dernière version du 10 avril 2025 à 20:22
Définition
Modèle à bruit statistique comportant une variable aléatoire ou un événement, qualifié de conditionnel, qui vient ajouter une contrainte au modèle.
Compléments
Par exemple, la variable aléatoire pourrait être un texte vient contraindre ou guider la génération d'une image.
Français
Modèle à bruit statistique conditionnel
Modèle de diffusion conditionnel
Anglais
Conditional diffusion model
CDM
Source
Unveil Conditional Diffusion Models with Classifier-free Guidance: A Sharp Statistical Theory, arXiv
Contributeurs: Arianne , Patrick Drouin, wiki
