# Diffusionsmodelle

Eintrag: term-diffusion-models · Typ: Begriff · Ausgabe: 0.20.0 · Quellenstichtag: 2026-09-15

[Im Atlas lesen](https://theaiatlas.org/de/ideas/diffusion-models/) · [Vollständige Quellennotizen](https://theaiatlas.org/de/evidence.html#idea-diffusion-models) · [JSON](https://theaiatlas.org/records/term-diffusion-models.json) · [Festgehaltenes vollständiges Datenpaket](https://theaiatlas.org/editions/e74392d479c0e7da8636a7d6a0454d03510df86ffca9931eb86babd952665ca5/data.json)

Pfad im Datenpaket: `/glossary/121`. Geprüft: 2026-09-15.

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## Veröffentlichungsdaten und Alter der Quellen

Die Quelle ist über 18 Monate alt.

Neueste datierte Quelle: 2020-06-19. Bewertet zum Quellenstichtag dieser Ausgabe: 2026-09-15. Grenze von 18 Monaten: 2025-03-15.

Das Alter einer Veröffentlichung belegt weder die Gültigkeit einer Aussage noch ein erneutes Lesen der Quelle. Fehlende Daten und nur auf Monat oder Jahr genaue Angaben bleiben im JSON-Eintrag ausdrücklich erkennbar.

## /summary

Generative Modelle, die ein Bild durch wiederholtes Entfernen von Rauschen aufbauen können. Ein erzeugtes Bild belegt nicht, dass das dargestellte Ereignis stattgefunden hat.

Aussage: claim-term-diffusion-models-1a5192ba3d7825ca26b24a72. Einordnung: Zusammenfassung.

[glossary-wide-diffusion](https://arxiv.org/html/2006.11239v2)

## /definition

Beim Ansatz zur Rauschentfernung werden Trainingsbeispiele mit Rauschen verändert. Ein Modell wird darauf trainiert, diesen Vorgang umzukehren. Die Erzeugung beginnt mit Rauschen und wendet erlernte Schritte an, um eine Ausgabe zu erzeugen.

Aussage: claim-term-diffusion-models-1e4c26398ee834b2e16dc7b8. Einordnung: Zusammenfassung.

[glossary-wide-diffusion](https://arxiv.org/html/2006.11239v2)

## /placement

Einordnung in der Karte: Dies ist ein Verfahren zur Erzeugung von Inhalten. Seine Nutzung belegt keine Haltung zu Katastrophenrisiken oder schnellerer Entwicklung.

Aussage: claim-term-diffusion-models-25f52a21ad9f2e54a62ed1b2. Einordnung: redaktionell.

[glossary-wide-diffusion](https://arxiv.org/html/2006.11239v2)

## /distinction

Der klassische Diffusionsansatz verfeinert eine verrauschte Darstellung schrittweise. Das unterscheidet sich von einem Sprachmodell, das Text Token für Token erzeugt. Beides sind rechnerische Verfahren.

Aussage: claim-term-diffusion-models-09422ce4d5c74cb753a9bb98. Einordnung: Zusammenfassung.

[glossary-wide-diffusion](https://arxiv.org/html/2006.11239v2)

## Herkunft der Quellen

### glossary-wide-diffusion

[Denoising Diffusion Probabilistic Models](https://arxiv.org/html/2006.11239v2)

Jonathan Ho, Ajay Jain and Pieter Abbeel / arXiv · Quelle aus erster Hand (Originalquelle) · Veröffentlicht: 2020-06-19 · Aktualisiert: 2020-12-16 · Material zuletzt gelesen: 2026-09-15 · Quellenprüfung: gelesen

Was genau gelesen wurde, steht im Quellenhinweis.

Zusammenfassung, Einleitung, Vorwärts- und Rückwärtsprozess sowie Erzeugungsalgorithmus wurden gelesen. Der Eintrag erklärt den Ansatz zur Rauschentfernung aus dieser Arbeit. Ihre Testergebnisse gelten hier nicht als heutiger Leistungsstand.

Keine Archivprüfung dokumentiert.