In the context of deep learning, Stable Diffusion has been recently applied to develop a new type of neural network architecture called Diffusion Models. These models use Stable Diffusion to generate realistic synthetic data by gradually diffusing a sample of noise data, mimicking the process of natural data generation.

The Diffusion Models have shown promising results in various deep learning tasks, such as image generation, denoising, and inpainting. By training the model on the process of data generation rather than a fixed set of examples, Diffusion Models are capable of producing high-quality synthetic data that is more diverse and expressive than traditional generative models.

Stable Diffusion allows the Diffusion Models to capture the complex dependencies between data points, making it possible to generate realistic and diverse data that can be used to train and test deep learning models.
ในบริบทของการเรียนรู้เชิงลึก เมื่อเร็ว ๆ นี้ Stable Diffusion ได้ถูกนำมาใช้เพื่อพัฒนาสถาปัตยกรรมโครงข่ายประสาทเทียมรูปแบบใหม่ที่เรียกว่า Diffusion Models โมเดลเหล่านี้ใช้ Stable Diffusion เพื่อสร้างข้อมูลสังเคราะห์ที่สมจริงโดยค่อยๆ กระจายตัวอย่างข้อมูลเสียง โดยเลียนแบบกระบวนการสร้างข้อมูลตามธรรมชาติ โมเดลการแพร่กระจายได้แสดงให้เห็นผลลัพธ์ที่น่าหวังในงานการเรียนรู้เชิงลึกต่างๆ เช่น การสร้างภาพ การลดสัญญาณรบกวน และการวาดภาพ ด้วยการฝึกแบบจำลองเกี่ยวกับกระบวนการสร้างข้อมูลมากกว่าชุดตัวอย่างคงที่ โมเดลการแพร่กระจายจะสามารถสร้างข้อมูลสังเคราะห์คุณภาพสูงที่มีความหลากหลายและแสดงออกได้มากกว่าแบบจำลองกำเนิดแบบดั้งเดิม การแพร่กระจายที่เสถียรช่วยให้แบบจำลองการแพร่กระจายสามารถจับการพึ่งพาที่ซับซ้อนระหว่างจุดข้อมูล ทำให้สามารถสร้างข้อมูลที่สมจริงและหลากหลายซึ่งสามารถใช้ในการฝึกฝนและทดสอบแบบจำลองการเรียนรู้เชิงลึก
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence