এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
Guidage par Classification (Classifier-Free Guidance)
Technique d'amélioration de la fidélité conditionnelle qui combine les prédictions d'un modèle conditionnel et d'un modèle non conditionnel pour renforcer l'impact de la condition sur la génération.
Encodage de Condition
Processus de transformation d'une condition d'entrée (texte, image, etc.) en une représentation vectorielle qui peut être intégrée dans le réseau de diffusion pour influencer le processus de génération.
Text-to-Image
Application de la diffusion conditionnelle où la condition est une description textuelle utilisée pour générer une image correspondante de manière synchrone.
Image-to-Image
Tâche de diffusion conditionnelle utilisant une image source comme condition pour en générer une nouvelle, souvent pour des applications de stylisation, de colorisation ou de modification.
ContrôleNet
Architecture de réseau neuronal dupliquant et verrouillant les poids d'un modèle de diffusion pré-entraîné, tout en y ajoutant des couches pour interpréter des conditions spatiales précises comme des cartes de profondeur ou des croquis.
Embedding Négatif
Technique consistant à fournir au modèle une condition décrivant ce qui doit être évité dans la génération, afin d'affiner le contrôle sur le contenu de la sortie.
Inpainting Conditionnel
Forme de diffusion conditionnelle où une image partiellement masquée sert de condition pour que le modèle remplisse les zones manquantes de manière cohérente avec le contexte.
Outpainting
Processus de diffusion conditionnel qui étend les bordures d'une image existante en générant un nouveau contenu cohérent, en utilisant l'image originale comme condition.
কন্ডিশন মড্যুলেশন
ডিফিউশন মডেলে কন্ডিশন ইন্টিগ্রেট করার পদ্ধতি, প্রায়শই AdaIN (অ্যাডাপ্টিভ ইনস্ট্যান্স নরমালাইজেশন) লেয়ারের মাধ্যমে, ফিচার স্ট্যাটিস্টিক্সকে কন্ডিশনের সাথে অ্যাডাপ্ট করার জন্য।
কন্ডিশনাল ফিডেলিটি স্কোর
একটি মেট্রিক যা মূল্যায়ন করে যে একটি কন্ডিশনাল ডিফিউশন মডেল দ্বারা জেনারেট করা আউটপুট প্রদত্ত ইনপুট কন্ডিশনের সাথে কতটা অ্যালাইন করা আছে।
ড্রিমবুথ
একটি ছোট ইমেজ সেটে একটি কন্ডিশনাল ডিফিউশন মডেল ফাইন-টিউন করার টেকনিক, যাতে এটি একটি নির্দিষ্ট কনসেপ্ট বা সাবজেক্ট (প্রায়শই একজন ব্যক্তি বা বস্তু) জেনারেট করতে শেখে।
টেক্সচুয়াল ইনভার্শন
একটি প্রক্রিয়া যা একটি ইমেজ সেট থেকে একটি নতুন টেক্সট এম্বেডিং টোকেন শেখে, একটি ডিফিউশন মডেলে একটি ইউনিক ওয়ার্ডকে একটি নির্দিষ্ট ভিজুয়াল স্টাইল বা কনসেপ্টের সাথে অ্যাসোসিয়েট করতে সক্ষম করে।
আইপি-অ্যাডাপ্টার (ইমেজ প্রম্পট অ্যাডাপ্টার)
একটি মডিউল যা একটি ডিফিউশন মডেলে যোগ করা হয় যাতে এটি একটি ইমেজকে প্রম্পট হিসেবে ব্যবহার করতে পারে, রেফারেন্স ইমেজ এনকোড করে এবং ক্রস-অ্যাটেনশন মেকানিজমের মাধ্যমে ইন্টিগ্রেট করে।
মাল্টি-মোডাল রেফারেন্স
জেনারেশন গাইড করার জন্য একইসাথে একাধিক টাইপের কন্ডিশন (যেমন টেক্সট এবং ইমেজ) ব্যবহার করা, যা ফাইনাল রেজাল্টের উপর আরও নুয়ান্সড এবং প্রিসাইজ কন্ট্রোল অফার করে।