拡散モデル
あらゆる画像群から標本抽出するのではなく、画像に関する記述によって条件付けされた範囲から抽出することを考える。一般的な画像群から取り出さず、例えば「赤い目の黒猫」といった記述に合致する画像から取り出すということである。一般に、これは p ( x | y ) {\displaystyle p(x|y)} という分布上での標本抽出を意味する。ここで画像 x {\displaystyle x} は全ての画像の範囲から得られるのに対して、画像 y {\displaystyle y} の範囲はある画像のクラスに限定される(「赤い目の黒猫」はかなり詳細なクラスであり、それに対して「猫」はかなり漠然とした記述である)。
雑音のある通信路モデルの観点に立つことで、この過程を以下のように理解することができる。記述 y {\displaystyle y} が与えられた条件のもとで画像 x {\displaystyle x} を生成しようとするとき、画像を生成したい人は実のところ画像 x {\displaystyle x} を思い描いているのだが、その画像は雑音のある通信路を通ってきたために文字化けした結果、記述 y {\displaystyle y} として受信されている、と想像するのである。