DDPM（Denoising Diffusion Probabilistic Models）の主な用途は以下の通りです。 画像生成: DDPMは高品質な画像を生成するために広く使用されています。特に、ノイズを加えた画像から元の画像を復元する能力が高く、リアルな画像を生成するのに適しています。 データ拡張: 機械学習モデルのトレーニングにおいて、データセットを拡張するためにDDPMを利用することができます。これにより、モデルの汎用性が向上します。 異常検知: DDPMは、正常なデータの分布を学習し、異常なデータを検出するためにも使用されます。特に、医療画像や製造業の品質管理において役立ちます。 音声生成: 画像だけでなく、音声データの生成にも応用されています。音声合成や音楽生成の分野での利用が進んでいます。 DDPMは、これらの用途を通じて、さまざまな分野での革新を促進しています。