> 2015 年に拡散モデルの最初のアイディアが Jascha Sohl-Dickstein 氏らによって発表された。非平衡熱力学に基づく手法であり、まったく新しいアプローチであった。 > 拡散モデルでは、データにノイズを徐々に加えていき、データを完全なノイズに変換する拡散過程を考える。そして、この拡散過程を逆向きにたどる逆拡散過程によって生成過程を定義する。すなわち、完全なノイズから徐々にノイズを除去するデノイジングによってデータを生成する。このように、拡散モデルはデータを破壊することで、その生成方法を学習するというユニークなアイディアに基づいている。 [[拡散モデル－データ生成技術の数理]]より引用