Difusión y Generación

Son dos aspectos clave del proceso utilizado por ciertos modelos Inteligencia Artificial Generativa para crear nuevos datos que imitan la distribución de un conjunto de datos de entrenamiento y que tienen la capacidad de generar imágenes, textos, y otros tipos de contenido altamente realistas y detallados.

Difusión

Es el proceso inicial en el cual se introduce ruido progresivamente en datos originales hasta que la información original se pierde completamente. Este proceso se modela de manera controlada y gradual, añadiendo ruido paso a paso según una distribución conocida, lo cual prepara el escenario para el proceso de generación.

Generación

La "generación" se refiere al proceso inverso de la difusión, donde el objetivo es recuperar datos coherentes y significativos a partir del ruido. En un modelo de difusión, esto implica aprender a revertir el proceso de difusión, es decir, eliminar progresivamente el ruido introducido para generar nuevas instancias de datos que se asemejan a los datos originales pero son únicos.

Los modelos de difusión se han utilizado con éxito para generar imágenes de alta calidad, música, textos y otros contenidos, demostrando ser particularmente eficaces para capturar y replicar la complejidad y variabilidad de los datos reales.