Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Paso de Tiempo de Difusión (Timestep)
Parámetro discreto que representa una etapa específica en la cadena de Markov del proceso de difusión, indicando el nivel de ruido aplicado a una muestra.
Remuestreo Latente (Latent Resampling)
Técnica que busca mejorar la calidad del espacio latente reorganizando o reponderando los puntos latentes para una mejor cobertura y una generación más fiel.
Modelo de Ruido U-Net
Arquitectura de red neuronal, frecuentemente en forma de U, especialmente diseñada para predecir el ruido añadido en cada etapa del proceso de difusión inversa en el espacio latente.
Programador de Difusión (Scheduler de Difusión)
Mecanismo que define la varianza del ruido añadido en cada paso de tiempo del proceso forward, influyendo en la velocidad y calidad de la generación.
Guía por Clasificador (Classifier Guidance)
Método para condicionar la generación de un modelo de difusión utilizando el gradiente de un clasificador preentrenado para orientar el desruido hacia una clase objetivo.
Guía Sin Clasificador (Classifier-Free Guidance)
Técnica de condicionamiento que combina las predicciones de un modelo condicional y no condicional para controlar la generación sin requerir un clasificador externo.
Distilación de Modelo de Difusión
Proceso de compresión donde un modelo de difusión grande (maestro) se utiliza para entrenar un modelo más pequeño y rápido (estudiante) para realizar la misma tarea de generación.
Desruido Progresivo
Principio fundamental de los modelos de difusión donde la generación se visualiza como una secuencia de etapas de desruido, transformando el ruido en datos estructurados.
Espacio de Ruido
Espacio de alta dimensión donde se extraen muestras de ruido gaussiano, sirviendo como punto de partida para el proceso de generación por difusión inversa.
Interpolación en el Espacio Latente
Operación que consiste en crear transiciones fluidas entre dos puntos del espacio latente, generando así variaciones semánticas coherentes entre las muestras correspondientes.
Autoencoder Jerárquico
Tipo de autoencoder con múltiples niveles de espacios latentes, permitiendo una descomposición de datos a diferentes escalas y una generación más controlada en los modelos de difusión latentes.