★
القائمة
الرئيسية كيف يُبنى قائمة المراقبة المنظومة
الأجهزة الشرائحمقارنة الرقائق الخوادم والأنظمةالشبكات الذاكرةالمصانع والتغليف التبريد
المنشآت مراكز البياناتالطاقة المشاريعالحوسبة السحابية وحوسبة GPU
الذكاء نماذج الذكاء الاصطناعيالبرمجيات منتجات الذكاء الاصطناعيمعايير الأداء أوراق بحثيةمجموعات البيانات المفاهيم
النظام البيئي الشركاتالأسهم الأشخاصالجدول الزمني الاتجاهاتمستقبل الذكاء الاصطناعي
تعلّم الأخبار استفسر عن البيانات وكلاء الذكاء الاصطناعي
حول من نحن المنهجية البيانات وواجهة API إخلاء المسؤولية
الخيارات
البيانات وواجهة API

وصول مجاني للقراءة فقط بصيغة JSON إلى البيانات المخزّنة مؤقتاً في الموقع.

الوضع الداكن

العرض الإرشادي
هل مصطلحات الرقائق ومراكز البيانات والنماذج جديدة عليك؟ نشرح المصطلحات الرئيسية أثناء تصفحك بلغة واضحة ومبسطة. البيانات نفسها، مع الشرح مدمجاً فيها.

عرض الخبراء
أنت تعرف المنظومة بالفعل. البيانات فقط: نظيفة وسريعة ومدمجة، دون شروح إضافية. هذا هو العرض الافتراضي.

لغة الواجهة
‹ رجوع
الرئيسية › أوراق بحثية › Denoising Diffusion Probabilistic Models (2020)

Denoising Diffusion Probabilistic Models (2020)

ورقة بحثية البنية المعمارية

The DDPM paper behind every image and video generator.

أنت تطّلع على سجل ورقة بحثية: ورقة بحثية بارزة وما قدّمته للمجال.

Ho, Jain and Abbeel made diffusion practical for image synthesis, and latent diffusion (Rombach 2022) made it cheap enough for consumer GPUs — the two steps from which Stable Diffusion, Midjourney-class systems, Sora and Veo all follow.

كيف يرتبط هذا ببقية المنظومة

Introduced in · 1 Basis for · 3 Denoising Diffusion Probabilistic Models (2020)

روابط هذا السجل في لمحة — انقر على أي مجموعة للانتقال إليها.

مُقدَّم في

المصادر

arXiv 2006.11239 ↗

السجل مراجَع بتاريخ 2026-01-15 — عرض المنهجية.