Descrição do Prompt

Um diagrama esquemático, apresentado em um estilo limpo e acadêmico, ilustra a distinção entre os processos de treinamento e inferência de um modelo de difusão aplicado a dados de séries temporais. O lado esquerdo representa a fase de treinamento: começando com dados reais e limpos, ruído Gaussiano é adicionado iterativamente através de um processo de difusão para frente. O modelo é treinado usando amostras ruidosas verdadeiras. Setas suaves e consistentes indicam uma distribuição de dados estável. O lado direito ilustra a fase de inferência (amostragem): partindo de ruído puro, um processo de difusão reversa é realizado, onde o modelo usa iterativamente suas próprias previsões anteriores como entradas. Pequenos erros de previsão acumulados são visualmente enfatizados, resultando em um deslocamento na distribuição de entrada em relação à distribuição de treinamento. "Distribuição de Treinamento" e "Distribuição de Inferência" estão claramente rotuladas, e sua incompatibilidade é representada usando setas divergentes ou trajetórias deslocadas. Um design minimalista e plano é empregado, apresentando um fundo branco e cores suaves (azul para treinamento, laranja ou vermelho para inferência).