A veces conocer el truco te vuela la cabeza más que el efecto de la magia en sí. Este es uno de esos casos. Los modelos de Machine Learning basados en redes neuronales profundas (Deep Learning) de diversa índole, han demostrado en los últimos años sus grandes capacidades para el tratamiento de imágenes, audio y vídeo. Pero han sido los nuevos modelos de difusión los que han logrado resultados espectacular y un gran salto en este tipo de aplicaciones. En este vídeo te explicamos el funcionamiento interno de estos modelos, para que entiendas cómo trabajan.

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🔗 Enlaces mencionados y/o relacionados:
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- Paper de DALL-E 2: [ Ссылка ]
- Paper de GLIDE: [ Ссылка ]
- Información sobre CLIP de OpenAI: [ Ссылка ]
- Distribución normal o gausiana: [ Ссылка ]
- High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models: [ Ссылка ]
- Diffusion models beat GANs on image synthesis: [ Ссылка ]
- The man behind Stable Diffusion: [ Ссылка ]
- Diffusion models explained in 4-difficulty levels: [ Ссылка ]
- Aprende Machine Learning con nosotros: [ Ссылка ]

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