Kreativität von Diffusionsmodellen: Eine mathematische Erklärung von Google Research
Google-Forscher haben gezeigt, dass die Fähigkeit von Diffusionsmodellen, neue Daten zu generieren, anstatt lediglich den Trainingssatz auswendig zu lernen, eine mathematische Konsequenz der Glättung der Score-Funktion während des neuronalen Netzwerktrainings ist. Die Glättung zwingt das Modell, zwischen Datenpunkten zu interpolieren und dabei neue, plausible Stichproben zu erzeugen.
Google/DeepMind


