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Glosario IA

El diccionario completo de la Inteligencia Artificial

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Embedding Personalizado

Archivo de vector numérico entrenado mediante Textual Inversion, capturando las características semánticas de un concepto visual específico, que puede usarse en el prompt para influir en la generación de imágenes.

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Pesos LyCORIS

Formato de pesos de fine-tuning que generaliza LoRA, capaz de aplicar modificaciones de rango bajo a cualquier parte del modelo (incluidas las capas U-Net), ofreciendo una flexibilidad superior para la adaptación.

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Fine-tuning de Concepto

Proceso de entrenamiento que ajusta todo el modelo de difusión en un conjunto de datos específico para que domine un tema, un estilo o un objeto específico, a costa de una mayor pérdida de generalización.

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Regularización de Preservación Semántica

Técnica utilizada durante el fine-tuning (especialmente con DreamBooth) para evitar el sobreajuste y la pérdida de la capacidad del modelo para generar otros conceptos, utilizando imágenes de regularización variadas.

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Checkpoint de Fine-tuning

Archivo de modelo completo (a menudo varios gigabytes) resultante de un fine-tuning de concepto, que contiene todos los pesos modificados de la red de difusión, reemplazando o combinándose con el modelo base.

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Adaptador de Control (ControlNet)

Sistema de acondicionamiento que añade una red neuronal auxiliar entrenable para controlar con precisión la generación de imágenes a partir de entradas espaciales como bocetos, poses o mapas de profundidad.

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Fine-tuning de Difusión Guiado por Clase

Variante del fine-tuning donde el modelo está condicionado no solo por texto sino también por etiquetas de clase, permitiendo un control más granular sobre los atributos de los objetos generados.

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Modelo de Difusión Personalizado

Modelo de difusión que ha sido específicamente adaptado, mediante técnicas como DreamBooth o LoRA, para sobresalir en la generación de un estilo, un personaje o un universo visual único.

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Aprendizaje por Difusión de Estilo

Aplicación de fine-tuning donde el objetivo es enseñar al modelo de difusión un estilo artístico particular (ej: acuarela, cyberpunk) entrenándolo exclusivamente con imágenes representativas de ese estilo.

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Fusión de Pesos de Fine-tuning

Proceso de combinación matemática de varios conjuntos de pesos de fine-tuning (ej: varios LoRAs) para crear un efecto híbrido, ajustando su respectivo ratio de influencia.

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Prompt de Referencia para Fine-tuning

Texto descriptivo utilizado durante el entrenamiento del fine-tuning para asociar las imágenes de entrenamiento con un concepto textual, sirviendo de puente entre los datos visuales y el espacio de incrustación del modelo.

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Cuantificación de Pesos para Fine-tuning

Técnica de reducción de la precisión numérica de los pesos de un modelo de fine-tuning (ej: de FP32 a FP16 o INT8) para disminuir el tamaño del archivo y el uso de memoria, a menudo a costa de una ligera pérdida de calidad.

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Fine-tuning con Pocos Ejemplos (Low-Shot)

Desafío del fine-tuning que consiste en adaptar un modelo con un número muy limitado de ejemplos de entrenamiento, requiriendo técnicas como DreamBooth o Textual Inversion para ser efectivo.

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Degradación del Olvido Catastrófico

Fenómeno donde un modelo de difusión, tras un fine-tuning intensivo en un concepto, olvida cómo generar otros conceptos que dominaba anteriormente, reduciendo su versatilidad.

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