where \(\epsilon _{\theta }\)  is the model prediction and \(w_t\)  is a time-dependent weight on the loss. The model is conditioned on timestep \(t\)  and can be further conditioned on any other modality \({\mathbf {c}}\) , e.g., text. During inference, a random Gaussian image (or latent) \({\mathbf {x}}_T\)  is denoised for fixed timesteps using the model [1]}.
<FIGURE>
где \(\epsilon _{\theta }\) - это прогноз модели, \(w_t\) - временно-зависимый вес на потерю. Модель зависит от шага времени \(t\) и может быть условной относительно любой другой модальности \({\mathbf {c}}\), например, текста. Во время вывода, случайное гауссово изображение (или скрытое) \({\mathbf {x}}_T\) подвергается денойзингу на фиксированных шагах с использованием модели [1].