이산 확산 모델
연속적인 수치가 아닌 불연속적인 토큰 단위로 데이터를 생성하는 확산 모델이다. 데이터에 노이즈를 섞는 대신 마스킹을 사용하며, 주변 맥락을 통해 가려진 정보를 복원하는 방식으로 학습하여 생성의 유연성과 병렬성을 확보한다.