DDPPは「Denoising Diffusion Probabilistic Models」の略で、主に生成モデルの一種です。このモデルは、画像や音声などのデータを生成するために使用されます。以下にその特徴をまとめます。 基本概念: DDPPは、ノイズを加えたデータから元のデータを復元するプロセスを学習します。これにより、リアルなデータを生成する能力を持ちます。 用途: 画像生成、音声合成、テキスト生成など、さまざまな生成タスクに利用されます。特に、画像生成においては高品質な結果を出すことができるため、注目されています。 仕組み: ノイズを段階的に加え、逆にそのノイズを取り除くことで、データの生成を行います。このプロセスは、確率的な手法に基づいています。 DDPPは、生成モデルの中でも特に注目されている技術で、今後の発展が期待されています。