قاموس الذكاء الاصطناعي
القاموس الكامل للذكاء الاصطناعي
نموذج الانتشار المكاني الزماني
هي بنية تعلم عميق توسع نماذج الانتشار ثنائية الأبعاد لالتقاط التبعيات المكانية والزمانية، مما يتيح توليد تسلسلات فيديو متماسكة إطارًا تلو الآخر.
إزالة تشويش الفيديو عبر الانتشار
عملية تكرارية يتعلم فيها نموذج الانتشار عكس إضافة الضوضاء الغاوسية على تسلسلات الفيديو، مما يعيد بناء مقاطع فيديو واضحة من بيانات تالفة.
الكامن المكاني الزماني
فضاء تمثيل مضغوط في نموذج انتشار الفيديو، يقوم بترميز الميزات المكانية والتطور الزماني في وقت واحد لتوليد فعال.
الشرط الزماني
تقنية توجه توليد الفيديو عن طريق حقن معلومات زمانية (تضمينات الوقت، أقنعة الحركة) في عملية الانتشار للتحكم في تسلسل الأحداث.
النمذجة التوليدية القائمة على النتيجة للفيديو
نموذج يتعلم فيه النموذج تدرج توزيع الاحتمال اللوغاريتمي لبيانات الفيديو (النتيجة)، ويستخدم لتوجيه عملية أخذ العينات بالانتشار.
موتر الضوضاء المكاني الزماني
ضوضاء غاوسية منظمة في أربعة أبعاد (الزمن، الارتفاع، العرض، القنوات) تُضاف تدريجيًا إلى بيانات الفيديو أثناء مرحلة الانتشار الأمامي للنموذج.
الدقة الزمانية بالانتشار
قدرة نموذج انتشار الفيديو على توليد تسلسلات بمعدلات إطارات عالية (fps) مع الحفاظ على انسيابية وتماسك الحركات.
التوجيه الخالي من المصنف للفيديو
طريقة للتحكم في توليد الفيديو تستخدم نموذجًا واحدًا تم تدريبه مع الشروط وبدونها (نص، صورة)، مما يسمح بالتوجيه الدقيق دون الحاجة إلى مصنف خارجي.
U-Net ثلاثي الأبعاد لانتشار الفيديو
هندسة الشبكة العصبية التلافيفية مع اتصالات متبقية ثلاثية الأبعاد، مكيفة خصيصاً لإزالة الضجيج من بيانات الفيديو في نماذج الانتشار.
الاستيفاء بين المسارات الكامنة
تقنية لتوليد الفيديو تتضمن الاستيفاء بين النقاط في الفضاء الكامن لإنشاء انتقالات سلسة ومنطقية بين الحالات أو الإجراءات المختلفة.
الاتساق الزمني عبر الانتشار
هدف يضمن الحفاظ على هوية الكائنات والمشاهد المُنشأة وخصائصها الفيزيائية عبر الإطارات المتتالية للفيديو.
نموذج انتشار من فيديو إلى فيديو
تطبيق لنماذج الانتشار لتحويل فيديو الإدخال إلى فيديو إخراج منمق أو معدل أو محسّن، مع الحفاظ على البنية الزمنية.
جدول الانتشار الزمني
استراتيجية تحدد تباين الضجيج المضاف في كل خطوة زمنية أثناء عملية انتشار الفيديو، مما يؤثر على جودة وسرعة التوليد.
تفكيك الحركة عبر الانتشار
طريقة يتعلم فيها نموذج الانتشار فصل ونمذجة الخلفية الثابتة وحركة الكائنات بشكل مستقل في تسلسل فيديو.
الانحدار الذاتي في انتشار الفيديو
نهج هجين يجمع بين التوليد الانحداري الذاتي (يعتمد الإطار N+1 على N) وإزالة الضجيج عبر الانتشار لتحسين الاتساق على المدى الطويل.