# Modèle de Diffusion

> Modèle génératif qui apprend à créer des images en détruisant d'abord les données avec du bruit, puis en inversant le processus.

- Page ZoneIA : https://zoneia.fr/glossaire/modele-de-diffusion
- Type : Définition du glossaire IA
- Catégories : [Génération d'Images](https://zoneia.fr/outils/categorie/generation-image-ia), [Recherche & Science](https://zoneia.fr/outils/categorie/recherche-science-ia)
- Publié le : 2026-03-04
- Mis à jour le : 2026-05-22

Un modèle de diffusion est une famille de modèles génératifs utilisée surtout pour produire des images (mais aussi audio, vidéo ou 3D) à partir de bruit aléatoire. L’idée clé est d’apprendre un processus de **débruitage progressif** : au lieu de générer directement une image, le modèle reconstruit petit à petit une image plausible en retirant du bruit.

## Comment ça fonctionne
On distingue généralement deux phases :

- **Diffusion avant (forward)** : on ajoute du bruit à des images réelles sur plusieurs étapes jusqu’à obtenir presque du bruit pur. Cette phase est connue et ne nécessite pas d’apprentissage complexe.
- **Diffusion inverse (reverse)** : un réseau neuronal apprend à prédire et retirer le bruit à chaque étape. En répétant l’opération, on passe du bruit à une image nette.

Souvent, le modèle est **conditionné** (par un texte, une image, un masque). Des architectures comme les **U-Net** et des mécanismes d’**attention** sont courants.

## À quoi ça sert
Ces modèles excellent pour générer des images détaillées et contrôlables : *text-to-image*, retouche (inpainting), variation d’images, super-résolution, ou création de styles.

## Exemple concret
Pour « *un chat astronaute en style aquarelle* », le système part d’un bruit aléatoire puis, guidé par l’embedding du texte, débruite itérativement jusqu’à obtenir une image correspondant à la description.

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Source : ZoneIA, annuaire francophone des outils IA (https://zoneia.fr/glossaire/modele-de-diffusion)