00 · EN TRES MINUTOS

La respuesta en tres ideas

  1. 1Durante el entrenamiento se añade ruido y la red aprende a estimarlo.
  2. 2La generación parte de ruido nuevo y lo elimina gradualmente.
  3. 3El texto guía el recorrido; no busca y pega una sola imagen de entrenamiento.

01 · APRENDER DESTRUYENDO

Aprender destruyendo

Imágenes conocidas se corrompen con niveles controlados de ruido y una red estima el ruido o una cantidad equivalente.

02 · INVERTIR EL CALENDARIO

Invertir el calendario

Sin original que recuperar, el muestreo parte de ruido y forma bordes, regiones y texturas mediante pasos sucesivos.

FIG. 02Cómo cambia el sistema
Mapa conceptual del mecanismo; la geometría, la escala y el tiempo no son mediciones salvo indicación.

03 · EL TEXTO ORIENTA

El texto orienta

Un codificador representa el prompt y la guía favorece cambios compatibles; otra semilla produce otra imagen.

04 · TRABAJAR EN ESPACIO LATENTE

Trabajar en espacio latente

Muchos sistemas denoisan una representación comprimida y un decodificador final la convierte en píxeles.

05 · REALISMO NO ES EVIDENCIA

Realismo no es evidencia

El resultado puede contener sesgos, física imposible o memoria rara; parecer una foto no lo convierte en documento.

06 · FUENTES Y EVIDENCIAS

Fuentes y evidencias

Las afirmaciones se remontan a artículos fundamentales, normas o al estudio primario de la actualización.

  1. 01
    Denoising Diffusion Probabilistic Models

    Sustenta un mecanismo, una medición o un límite de evidencia definido en el artículo.

    ESTUDIO PRIMARIO ↗
  2. 02
    High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models

    Sustenta un mecanismo, una medición o un límite de evidencia definido en el artículo.

    ESTUDIO PRIMARIO ↗
HISTORIAL29 ago 2026 · Primera edición en cinco idiomas; revisados mecanismo, límites, figuras y fuentes.