Modelo de difusão
Modelo generativo de IA treinado para remover ruído de dados, passo a passo. O processo inverso — adicionar ruído a uma imagem limpa → o modelo aprende a reconstruí-la — é o que gera conteúdo novo. Move todos os modelos modernos de imagem/vídeo.
Marcos técnicos: Score Matching (Hyvärinen, 2005), DDPM (Ho et al., 2020), Latent Diffusion (Stable Diffusion, 2022), Diffusion Transformer (DiT, 2023 — move o Sora). Diferente do GAN: treino mais estável, qualidade maior, inferência mais lenta. O número de passos de amostragem costuma ser 20-50, mas pode ser reduzido via destilação (Latent Consistency Models, SDXL Turbo).