自回歸模型 vs 擴散模型
Autoregressive Model vs Diffusion Model
自回歸模型 側重 依序根據前面所有輸出預測下一個元素的生成式模型架構。,而 擴散模型 側重 擴散模型是一種生成模型,透過逐步將雜訊還原成清晰圖像,達成從隨機雜訊生成資料的目的。
逐項比較
| 項目 | 自回歸模型 | 擴散模型 |
|---|---|---|
| 一句定義 | 依序根據前面所有輸出預測下一個元素的生成式模型架構。 | 擴散模型是一種生成模型,透過逐步將雜訊還原成清晰圖像,達成從隨機雜訊生成資料的目的 |
| 常見標籤 | 生成式AI、語言模型、GPT、序列生成、深度學習 | 生成式AI、深度學習、電腦視覺、模型訓練 |
| iPAS 關聯度 | 未知 | 未知 |
| 考生最常問 | 自回歸模型為什麼只能從左到右生成,不能修改已生成的內容? | 擴散模型如何應用於影像超解析度? |