برسی عملکرد هوش مصنوعی Diffusion و چگونگی کارکرد آن

مدل های انتشار (Diffusion Models) در سال های اخیر به عنوان یکی از قدرتمندترین روش های تولید داده در هوش مصنوعی شناخته شده اند. هدف این پژوهش بررسی عملکرد این مدل ها و تبیین نحوه کار آن ها در فرایند تولید تصویر است. در این مطالعه ابتدا سازوکار اصلی مدل های انتشار شامل افزودن تدریجی نویز به داده و سپس بازسازی گام به گام تصویر از دل نویز بررسی می شود. روش پژوهش بر تحلیل ساختار الگوریتمی، ارزیابی رفتار مدل در مراحل پیشرو و پسرو و سنجش کیفیت تصاویر تولید شده استوار است. یافته ها نشان می دهد که ماهیت مرحله ای این مدل ها باعث پایداری بالاتر در یادگیری و عملکرد قابل اعتمادتر در مقایسه با برخی مدل های مولد دیگر می شود. همچنین مدل های انتشار در حفظ جزئیات ظریف بافت ها و انسجام بصری عملکرد مطلوبی دارند. نتایج نشان می دهد که به دلیل انعطاف پذیری و قابلیت کنترل در فرایند تولید، این مدل ها گزینه ای موثر برای کاربردهای خلق تصویر، بازسازی داده و تولید محتوای هوشمند محسوب می شوند.

کلیدواژه ها:

مدلهای انتشار ، تولید تصویر ، هوش مصنوعی ، مولد ، فرایند نویززدایی ، یادگیری عمیق