Diffusion Personalisierung

Die Aufgabe der Diffusionspersonalisierung besteht darin, generative Diffusionsmodelle anzupassen, um spezifischen Benutzerdatensätzen gerecht zu werden und somit eine präzisere Datengenerierung für den Benutzer zu erreichen. Diese Aufgabe basiert auf Computer-Vision-Technologien und beinhaltet tiefes Lernen sowie die Optimierung des Benutzerdatensatzes, um die Personalisierung und Relevanz der generierten Inhalte zu verbessern. Sie hat einen breiten Anwendungswert, insbesondere in Bereichen wie Bildsynthese, Datenverstärkung und kreativem Design.