Vamos analisar cada alternativa: a. Eles aprendem a reverter um processo de "ruído" gradual, ou seja, a "desruidificar" o ruído para revelar uma imagem coerente guiada por um prompt de texto. Verdadeiro, essa é a descrição correta de como os Modelos de Difusão funcionam, pois eles realmente aprendem a transformar ruído em imagens coerentes. b. Eles criam imagens manipulando diretamente o espaço latente visual sem passar por um processo de ruído. Falso, os Modelos de Difusão não funcionam dessa maneira, pois o processo envolve a adição e remoção de ruído. c. Eles combinam pixels de imagens existentes para formar novas composições. Falso, essa descrição não se aplica aos Modelos de Difusão, que não combinam pixels de imagens existentes, mas sim geram novas imagens a partir do ruído. d. Eles usam uma rede geradora e uma discriminadora em "competição" para criar imagens. Falso, essa descrição se refere a Redes Adversariais Generativas (GANs), não a Modelos de Difusão. e. Eles utilizam apenas bancos de dados de imagens sem qualquer aprendizado profundo. Falso, os Modelos de Difusão utilizam aprendizado profundo para gerar imagens. Com base na análise, a alternativa correta é: a) Eles aprendem a reverter um processo de "ruído" gradual, ou seja, a "desruidificar" o ruído para revelar uma imagem coerente guiada por um prompt de texto.