離散拡散モデルとは

画像のように滑らかな数値ではなく、テキストの単語のように飛び飛びの値（離散データ）を生成する拡散モデルです。文字を少しずつ置き換えて崩した状態から、元の正しい並びを段階的に復元するように学習します。

たとえるなら — 文字が少しずつ入れ替わって意味不明になった暗号を、推理しながら一文字ずつ直して元の手紙を復元するようなものです。