قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
غان-انتشار هجين
بنية تجمع بين نماذج الانتشار وشبكات الخصومة التوليدية للاستفادة من استقرار تدريب الغان وجودة التوليد لنماذج الانتشار. يتيح هذا النهج الهجين توليد صور عالية الدقة مع تحكم دقيق في عملية التوليد.
غان انتشاري
نسخة من شبكات الغان حيث يستخدم المولد عملية انتشار تدريجية لتحويل الضوضاء إلى بيانات واقعية، بينما يقوم المميّز بتقييم الحالات الوسيطة. تعمل هذه الطريقة على تحسين تنوع العينات المولدة وتقلل من انهيار النمط.
انتشار خصامي
عملية انتشار حيث يتم توجيه إزالة الضوضاء بواسطة آلية خصامية، باستخدام مميّز لتقييم الواقعية في كل خطوة من العملية العكسية. يجمع هذا النهج بين متانة نماذج الانتشار ودقة شبكات الغان.
غان شرطي بالانتشار
بنية حيث يقوم نموذج انتشار بتكييف الغان، مما يوفر تمثيلاً كامناً منظماً يوجه توليد المميّز والمولد. تتيح هذه الطريقة تحكماً دقيقاً في السمات المولدة مع الحفاظ على الاتساق العام.
مطابقة النقاط الهجينة
تقنية تجمع بين تقدير النقاط لنماذج الانتشار مع دالة الخسارة الخصامية لشبكات الغان لتحسين مشترك للجودة والتنوع التوليدي. يعزز هذا النهج الهجين التقارب واستقرار التدريب.
عملية الانتشار الخصامية
منهجية حيث يتم الإشراف على عملية إضافة وإزالة الضوضاء بواسطة مميّز يقوم بتقييم الجودة في كل خطوة زمنية من العملية الأمامية والخلفية. يضمن هذا الإشراف المستمر انتقالات أكثر واقعية بين الحالات الكامنة.
غان بخطوات انتشار
بنية حيث يعمل مولد الغان على خطوات متتالية مماثلة للخطوات الزمنية لنموذج انتشار، مما يحسن المخرجات تدريجياً. يتيح هذا النهج تحكماً دقيقاً في جودة التوليد في كل خطوة.
نموذج انتشار مع مميّز
نسخة من نماذج الانتشار تدمج مميّزاً في عملية إزالة الضوضاء لتقييم وتحسين واقعية العينات الوسيطة. يحافظ هذا التهجين على مزايا الانتشار مع إضافة معيار جودة خصامي.
الجان ذو الضوضاء المنظمة
هندسة معمارية للجان تستخدم ضوضاء أولية منظمة تولّدها عملية انتشار، بدلاً من الضوضاء الغاوسية العشوائية النقية. يوفر هذا النهج للمولد نقطة بداية أكثر اتساقًا لتوليد صور معقدة.
الانتشار ذو المرحلتين
نموذج هجين حيث تنشئ مرحلة انتشار أولى تمثيلاً كامنًا أساسيًا، تتبعها مرحلة جان تقوم بتحسين وإضافة تفاصيل عالية التردد. يقوم هذا التقسيم للعمل بتحسين الكفاءة الحسابية والجودة النهائية.
الجان ذو الزمن المستمر
امتداد لشبكات الجان حيث يتم التعامل مع الزمن كمتغير مستمر، مشابهة لنماذج الانتشار، مما يسمح باستيفاء سلس بين حالات التوليد المختلفة. يسهل هذا النهج التحكم الزمني واتساق التوليدات.
الانتشار الخصومي الاحتمالي
طريقة تجمع بين الطبيعة الاحتمالية لنماذج الانتشار مع التحسين الخصومي، حيث يتم تقييم كل خطوة إزالة ضوضاء بواسطة مميز احتمالي. يحافظ هذا النهج على التنوع مع ضمان الجودة.
الجان ذو الفضاء الكامن الانتشاري
هندسة معمارية حيث يتم تنظيم الفضاء الكامن للجان وفقًا لمبادئ نماذج الانتشار، مع تسلسل هرمي لمستويات الضوضاء المتحكم بها. يسمح هذا التنظيم باستيفاء أفضل وتحكم أكثر سهولة في التوليد.
نموذج DDPM-جان الهجين
مزيج محدد من نماذج الانتشار الاحتمالية لإزالة الضوضاء (DDPM) مع هندسة معمارية للجان، باستخدام DDPM للتوليد الأساسي والجان للتحسين النهائي. يستفيد هذا النهج من استقرار DDPM ووضوح الجان.
الانتشار مع الفقدان الخصومي
تعديل لنماذج الانتشار حيث يتم استكمال دالة الفقدان القياسية بفقدان خصومي، يتم تقييمه بواسطة مميز مدرب بشكل متزامن. يعمل هذا التهجين على تحسين وضوح وواقعية التوليدات النهائية.