DDPMは「Denoising Diffusion Probabilistic Models」の略です。これは、生成モデルの一種で、特に画像生成において注目されています。以下にその特徴をまとめます。 基本概念: DDPMは、ノイズを加えた画像から元の画像を復元するプロセスを通じて学習します。これにより、非常にリアルな画像を生成することが可能です。 プロセス: まず、画像に徐々にノイズを加え、完全にランダムな状態にします。その後、逆のプロセスを通じてノイズを取り除き、元の画像を再構築します。 応用: DDPMは、アート生成、画像補完、さらには動画生成など、さまざまな分野で利用されています。 このモデルは、特に高品質な画像生成において非常に効果的で、最近の研究でも多くの注目を集めています。