DEF.: Diffusionsmodelle sind eine Klasse von generativen Modellen in der Künstlichen Intelligenz, die darauf abzielen, neue Daten zu erzeugen, die ähnliche Eigenschaften wie die Trainingsdaten haben. Sie funktionieren, indem sie schrittweise Rauschen zu den Daten hinzufügen und dieses Rauschen dann in einer umgekehrten Prozedur schrittweise entfernen, um neue Datenpunkte zu generieren.
Einfaches Beispiel: Stellen Sie sich vor, Sie haben ein Foto von einer Landschaft. Ein Diffusionsmodell würde zuerst schrittweise Rauschen in dieses Bild einführen, bis das ursprüngliche Bild nicht mehr erkennbar ist. Anschließend wird versucht, das Rauschen rückgängig zu machen und dabei ein neues Bild zu generieren, das der originalen Landschaft ähnelt, aber nicht identisch ist.
Wichtigste Vorteile:
- Hohe Bildqualität: Diffusionsmodelle können Bilder von sehr hoher Qualität erzeugen, die oft kaum von echten Fotos zu unterscheiden sind.
- Flexibilität: Sie sind in der Lage, eine breite Palette von Daten zu generieren, nicht nur Bilder, sondern auch Text, Musik und mehr.
- Kontrollierbare Generierung: Es ist möglich, den Generierungsprozess zu steuern, um bestimmte Eigenschaften in den erzeugten Daten zu erzielen.
Zusammenfassung: Diffusionsmodelle sind eine leistungsstarke Technologie in der KI, die es ermöglicht, hochqualitative, neue Daten zu generieren, indem schrittweise Rauschen hinzugefügt und dann entfernt wird. Sie bieten enorme Flexibilität und Kontrolle über den Generierungsprozess und können in vielfältigen Bereichen wie der Bild- und Textgenerierung eingesetzt werden.