قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
تقطير المعرفة
تقنية حيث يقوم نموذج نشر كبير (المعلم) بتدريب نموذج أصغر وأسرع (الطالب) على إعادة إنتاج مخرجاته، مما يقلل من التكلفة الحسابية للاستدلال.
التقطير التدريجي
طريقة تقطير تكرارية حيث يتعلم كل نموذج طالب من نموذج معلم أسرع قليلاً، مما يسمح بتسريع أسي لعملية أخذ العينات.
المجدول
خوارزمية تحدد تسلسل مستويات الضوضاء والخطوات الزمنية لعملية إزالة الضوضاء، مما يؤثر مباشرة على سرعة وجودة التوليد.
مجدول DDIM (نماذج الانتشار الضمنية لإزالة الضوضاء)
مجدول حتمي يسمح بتوليد عينات بعدد أقل بكثير من الخطوات مقارنة بالمجدول القياسي، من خلال تعديل العشوائية في عملية إزالة الضوضاء.
مجدول DPM-Solver
حل معادلات تفاضلية عشوائية عالية الرتبة مصمم لتسريع أخذ العينات لنماذج الانتشار، محققاً جودة عالية مع عدد قليل جداً من خطوات التقييم.
أخذ العينات بخطوة واحدة
هدف التقطير حيث يتم تدريب نموذج الطالب لتوليد مخرجات نظيفة من مدخلات ضوضائية في خطوة واحدة لإزالة الضوضاء.
إعادة أخذ العينات الكامنة
استراتيجية تسريع تعدل مسار إزالة الضوضاء في الفضاء الكامن عن طريق إعادة أخذ العينات للحالات المتوسطة لتقليل العدد الإجمالي للخطوات المطلوبة.
نماذج الاتساق
عائلة من النماذج التوليدية المدربة لتعيين أي نقطة في مسار الضوضاء مباشرة نحو نقطة بداية المسار، مما يسمح بأخذ العينات في خطوة واحدة أو خطوات قليلة جداً.
التقطير عبر المسار (Trajectory Distillation)
نوع من التقطير حيث يتعلم النموذج الطالب تقليد مسار إزالة الضوضاء الكامل للنموذج المعلم عبر عدة خطوات، بدلاً من التركيز على خطوة واحدة.
مجدول LCMS (Linear Multistep Scheduler)
مجدول يعتمد على طرق متعددة الخطوات الخطية، مُحسَّن للتقارب السريع والمستقر مع عدد قليل من خطوات أخذ العينات.
التسريع عن طريق دمج الرموز (Token Merging)
تقنية تقلل التعقيد الحسابي لمزيل الضوضاء (غالبًا U-Net Transformer) من خلال دمج الرموز المتشابهة دلاليًا في كل خطوة من خطوات إزالة الضوضاء.
إزالة الضوضاء المنتظمة (Uniform Denoising)
استراتيجية لأخذ العينات تستخدم خطوات زمنية متباعدة بشكل منتظم، غالبًا ما تُدمج مع حلول متقدمة لتعظيم الكفاءة مع عدد مخفض من الخطوات.
التقطير الخصومي (Adversarial Distillation)
نهج حيث يتم استخدام شبكة تمييزية لمساعدة النموذج الطالب على تعلم خصائص توزيع النموذج المعلم، مما يحسن دقة التوليد السريع.
مجدول كاراس (Karras Scheduler)
مجدول للضوضاء يحدد تباينًا أكثر سلاسة واستمرارية للضوضاء، غالبًا ما يُستخدم لتحسين استقرار وجودة أخذ العينات بعدد قليل من الخطوات.
أخذ العينات العشوائي المُسرَّع (Accelerated Stochastic Sampling)
طرق تحتفظ بعنصر عشوائي في عملية إزالة الضوضاء مع استخدام مجدولين أو حلول متقدمة لتقليل عدد الخطوات، موازنة بين التنوع والسرعة.