★
Menu
Beranda Cara Pembuatannya Watchlist Tumpukan
Perangkat Keras ChipBandingkan Chip Server & SistemJaringan MemoriFoundri & Pengemasan Pendinginan
Fasilitas Pusat-Pusat DataDaya ProyekCloud & Komputasi GPU
Kecerdasan Model AIPerangkat Lunak Produk AIBenchmark Makalah RisetKumpulan-Kumpulan Data Konsep-Konsep
Ekosistem Perusahaan-PerusahaanSaham Orang-orangTimeline TrenMasa Depan AI
Pelajari Berita Tanya Data Agen AI
Tentang Tentang kami Metodologi Data & API Penyangkalan
Opsi
DATA & API

Akses JSON baca-saja gratis ke data cache situs.

Mode Gelap

Tampilan Terpandu
Baru mengenal chip, data center, dan jargon model? Kami menjelaskan istilah-istilah kunci saat Anda menjelajah, dalam bahasa yang mudah dipahami. Data yang sama, dilengkapi panduan bawaan.

Tampilan Ahli
Anda sudah memahami seluk-beluknya. Cukup datanya: bersih, cepat, dan ringkas, tanpa penjelasan tambahan. Ini adalah tampilan default.

Bahasa antarmuka
‹ Kembali
Beranda › Konsep-Konsep › Diffusion Models

Diffusion Models

Konsep Teknis Inti

Generation by denoising — the engine of images and video.

Anda sedang melihat entri penjelas konsep: apa arti istilah ini dalam bahasa yang mudah dipahami, dan entri-entri yang dikaitkannya.

Diffusion models learn to reverse noise: start from static, subtract noise step by step, arrive at an image (or video, or protein pose) matching the prompt. Stable Diffusion, FLUX, Sora-class video and AlphaFold 3's structure module all use it. Inference takes many denoising steps, which is why image/video generation is so much more compute-hungry per output than text.

Bagaimana ini terhubung ke bagian lain dari stack

Tautan catatan ini sekilas — klik grup untuk langsung menuju ke sana.

Sumber

DDPM paper ↗

Rekaman ditinjau per 2026-01-15 — lihat Metodologi.