Glossaryに戻る
拡散モデル
段階的なノイズ化プロセスを逆転させることを学ぶ生成モデル。訓練ではT段階でデータにガウスノイズを追加し、モデルは各段階でノイズ除去を学習します。サンプリングは純粋なノイズから開始し、反復的にノイズ除去することでデータを生成します。拡散モデルは高品質で多様なサンプルを生成し、Diffusion Policyとしてロボット動作生成に適用されています。
段階的なノイズ化プロセスを逆転させることを学ぶ生成モデル。訓練ではT段階でデータにガウスノイズを追加し、モデルは各段階でノイズ除去を学習します。サンプリングは純粋なノイズから開始し、反復的にノイズ除去することでデータを生成します。拡散モデルは高品質で多様なサンプルを生成し、Diffusion Policyとしてロボット動作生成に適用されています。