Mechanism FOR BUILDING diffusion MODELS FOR IMAGE generation

Abstract

У статті розглядається механізм побудови дифузійних моделей для генерації зображень як один із найсучасніших напрямків штучного інтелекту та комп'ютерного зору. Описано принцип роботи процесів дифузії, який полягає у поступовому зменшенні шуму зображення та його подальшому відновленні за допомогою нейронної мережі. Проаналізовано основні етапи навчання моделі, включаючи процеси прямої та зворотної дифузії, а також особливості архітектури мережі. Розглянуто переваги дифузійних моделей у порівнянні з іншими генеративними підходами, зокрема GAN та VAE, з точки зору якості генерованих зображень та стабільності навчання. Окреслено практичні сфери застосування таких моделей у дизайні, медицині, розвагах та автоматизованому створенні контенту.

The paper considers the mechanism of building diffusion models for image generation as one of the most modern areas of artificial intelligence and computer vision. The principle of operation of diffusion processes is described, which consists in the gradual noise reduction of the image and its subsequent restoration using a neural network. The main stages of model training are analyzed, including forward and backward diffusion processes, as well as the features of the network architecture. The advantages of diffusion models in comparison with other generative approaches, in particular