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一般的な意味で安定した拡散がどのように機能するかを説明してください。2つの段落で。
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安定した拡散は、粒子やエンティティが特定の媒体でどのように移動し、広がるかを理解するのに役立つ数学的モデルです。これらの粒子はランダムに移動すると仮定して、時間と空間の両方を説明しますが、他のすべての粒子の動きの影響を受けます。

このモデルは、現実世界の状況で一般的な長期尾の分布を含む、粒子の動きのさまざまな分布を処理するように設計されています。物理学、金融、気象などの分野に多くのアプリケーションがあり、研究者が情報、病気、汚染、その他の現象の拡大を予測するのに役立ちます。
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深い学習の文脈でそれがどのように機能するかを説明できますか
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安定した拡散は、ノイズを画像に追加し、ノイズがないまでノイズプロセスを徐々に逆転させることで機能し、テキストプロンプトに合わせて現実的な画像を生成します。ディープニューラルネットワークを使用して、オリジナルに追加されたノイズ画像を予測および減算します。また、計算を減らすために、画像を画像スペースの48倍小さい潜在スペースに圧縮します。
安定した拡散は、ピクセル空間ではなく、潜在空間と呼ばれる圧縮空間で拡散プロセスを実行する技術である潜在的な拡散を使用します。これにより、トレーニングのコストが低くなり、推論速度が速くなります。潜在拡散モデル（LDMS）は、潜在コードからノイズを除去するようにトレーニングされています。これは、画像に自動エンコーダーを適用することによって取得されます。LDMSは、入力、超解像度、セマンティックシーンの合成など、さまざまなタスクを備えた高解像度画像を生成できます。