এআই গ্লসারি
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার সম্পূর্ণ অভিধান
কাস্টম এম্বেডিং
টেক্সচুয়াল ইনভার্শনের মাধ্যমে প্রশিক্ষিত সংখ্যাসূচক ভেক্টর ফাইল, যা একটি নির্দিষ্ট ভিজ্যুয়াল ধারণার শব্দার্থিক বৈশিষ্ট্য ক্যাপচার করে, এবং ইমেজ জেনারেশনকে প্রভাবিত করার জন্য প্রম্পটে ব্যবহার করা যেতে পারে।
লাইকোরিস ওজন
লোরা-কে সাধারণীকরণকারী ফাইন-টিউনিং ওজনের ফরম্যাট, যা মডেলের যেকোনো অংশে (ইউ-নেট স্তর সহ) নিম্ন-র্যাঙ্ক পরিবর্তন প্রয়োগ করতে সক্ষম, অভিযোজনের জন্য উচ্চতর নমনীয়তা প্রদান করে।
ধারণার উপর ফাইন-টিউনিং
প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া যা সম্পূর্ণ ডিফিউশন মডেলটিকে একটি লক্ষ্য ডেটাসেটে সামঞ্জস্য করে যাতে এটি একটি নির্দিষ্ট বিষয়, শৈলী বা বস্তু আয়ত্ত করতে পারে, সাধারণীকরণের বেশি ক্ষতির মূল্যে।
সেমান্টিক-প্রিজারভেশন রেগুলারাইজেশন
ফাইন-টিউনিংয়ের সময় ব্যবহৃত কৌশল (বিশেষ করে ড্রিমবুথের সাথে) ওভারফিটিং এবং মডেলের অন্যান্য ধারণা তৈরি করার ক্ষমতা হারানো এড়াতে, বিভিন্ন রেগুলারাইজেশন ইমেজ ব্যবহার করে।
ফাইন-টিউনিং চেকপয়েন্ট
সম্পূর্ণ মডেল ফাইল (প্রায়শই কয়েক গিগাবাইট) যা ধারণার উপর ফাইন-টিউনিংয়ের ফলাফল, ডিফিউশন নেটওয়ার্কের সমস্ত পরিবর্তিত ওজন ধারণ করে, বেস মডেলের সাথে প্রতিস্থাপন বা সংমিশ্রণ করে।
কন্ট্রোল অ্যাডাপ্টার (কন্ট্রোলনেট)
কন্ডিশনিং সিস্টেম যা একটি প্রশিক্ষণযোগ্য অক্জিলিয়ারী নিউরাল নেটওয়ার্ক যোগ করে স্কেচ, পোজ বা ডেপথ ম্যাপের মতো স্পেসিয়াল ইনপুট থেকে ইমেজ জেনারেশনকে সঠিকভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে।
ক্লাস-গাইডেড ডিফিউশন ফাইন-টিউনিং
ফাইন-টিউনিংয়ের একটি বৈকল্পিক যেখানে মডেলটি শুধুমাত্র টেক্সট দ্বারা নয় বরং ক্লাস লেবেল দ্বারাও কন্ডিশন করা হয়, জেনারেটেড অবজেক্টের বৈশিষ্ট্যগুলির উপর আরও সূক্ষ্ম নিয়ন্ত্রণ অনুমতি দেয়।
কাস্টম ডিফিউশন মডেল
ডিফিউশন মডেল যা বিশেষভাবে ড্রিমবুথ বা লোরার মতো কৌশলগুলির মাধ্যমে অভিযোজিত হয়েছে, একটি শৈলী, চরিত্র বা অনন্য ভিজ্যুয়াল ইউনিভার্স তৈরি করতে দক্ষতা অর্জনের জন্য।
স্টাইল ডিফিউশন লার্নিং
ফাইন-টিউনিংয়ের প্রয়োগ যেখানে লক্ষ্য হল ডিফিউশন মডেলকে একটি নির্দিষ্ট শৈল্পিক শৈলী (যেমন: জলরঙ, সাইবারপাঙ্ক) শেখানো, শুধুমাত্র সেই শৈলীর প্রতিনিধিত্বকারী ছবিগুলোতে প্রশিক্ষণ দিয়ে।
ফাইন-টিউনিং ওয়েট মার্জিং
একটি হাইব্রিড প্রভাব তৈরি করার জন্য একাধিক ফাইন-টিউনিং ওয়েট সেট (যেমন: একাধিক LoRA) গাণিতিকভাবে একত্রিত করার প্রক্রিয়া, তাদের সম্মানিত প্রভাবের অনুপাত সামঞ্জস্য করে।
ফাইন-টিউনিং রেফারেন্স প্রম্পট
প্রশিক্ষণের ছবিগুলোকে একটি টেক্সচুয়াল ধারণার সাথে সংযুক্ত করতে ফাইন-টিউনিং প্রশিক্ষণের সময় ব্যবহৃত বর্ণনামূলক টেক্সট, যা ভিজ্যুয়াল ডেটা এবং মডেলের এম্বেডিং স্পেসের মধ্যে সেতু হিসেবে কাজ করে।
ফাইন-টিউনিং ওয়েট কোয়ান্টাইজেশন
ফাইল সাইজ এবং মেমরি ব্যবহার কমানোর জন্য একটি ফাইন-টিউনিং মডেলের ওয়েটের সংখ্যাসূচক নির্ভুলতা হ্রাস করার কৌশল (যেমন: FP32 থেকে FP16 বা INT8), প্রায়শই সামান্য গুণমানের ক্ষতির বিনিময়ে।
লো-শট ফাইন-টিউনিং
ফাইন-টিউনিংয়ের চ্যালেঞ্জ যা খুব সীমিত সংখ্যক প্রশিক্ষণ উদাহরণ দিয়ে একটি মডেলকে অভিযোজিত করতে হয়, যার জন্য DreamBooth বা Textual Inversion এর মতো কৌশল প্রয়োজন কার্যকর হতে।
ক্যাটাস্ট্রোফিক ফরগেটিং ডিগ্রেডেশন
একটি ঘটনা যেখানে একটি ডিফিউশন মডেল, একটি ধারণার উপর তীব্র ফাইন-টিউনিংয়ের পরে, কিভাবে অন্যান্য ধারণা তৈরি করতে হয় তা ভুলে যায় যা এটি পূর্বে আয়ত্ত করেছিল, এর বহুমুখিতা হ্রাস করে।