Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Diffusion Stochastique
Processus de génération où chaque étape de débruitage intègre une composante aléatoire, permettant d'explorer l'espace des solutions possibles et de générer des échantillons variés à partir d'une même entrée bruitée.
Diffusion Déterministe
Approche de débruitage où le processus inverse suit une trajectoire unique et prévisible, souvent modélisé comme un solveur d'EDO, éliminant toute stochasticité pour produire un résultat reproductible.
Solveur ODE
Méthode numérique utilisée pour résoudre les équations différentielles ordinaires qui régissent le processus de diffusion déterministe, garantissant une trajectoire de débruitage unique et stable.
Échantillonneur de Langevin
Algorithme stochastique de type MCMC qui utilise le gradient de la log-densité de probabilité pour effectuer une marche aléatoire, servant de base pour le processus de débruitage dans les modèles de diffusion stochastiques.
Bruit Gaussien Additif
Processus de bruitage où du bruit suivant une distribution normale est ajouté itérativement aux données, transformant progressivement la distribution de données initiale en une distribution gaussienne simple.
Trajectoire de Probabilité
Chemin parcouru par la distribution de probabilité des données à travers le temps lors du processus de diffusion, depuis la distribution de données complexe jusqu'à la distribution gaussienne cible.
Pas de Temps Continu
Formulation où le processus de diffusion est traité comme un phénomène continu dans le temps, permettant l'utilisation d'outils mathématiques comme les équations différentielles pour une analyse plus fine.
Processus d'Ornstein-Uhlenbeck
Processus stochastique continu qui ramène les variables vers leur moyenne, souvent utilisé comme processus de diffusion avant pour sa propriété de stationnarité et de réversion à la moyenne.
Équation Différentielle Stochastique (EDS)
Équation qui décrit l'évolution d'un système soumis à la fois à une dérive déterministe et à une diffusion aléatoire, formant le cadre mathématique du processus de diffusion avant.
Débruitage par Score
Méthode où le modèle prédit le score (gradient du log de la densité) à chaque étape pour guider le débruitage, en inversant la direction du gradient pour retirer le bruit ajouté.
Plan de Bruitage
Stratégie définissant la variance du bruit gaussien ajouté à chaque étape du processus de diffusion, contrôlant la vitesse et la nature de la transition de la distribution de données vers le bruit pur.
Réseau de Prédiction de Bruit
Architecture de réseau de neurones (souvent un U-Net) entraînée à prédire le bruit ajouté à une donnée à un pas de temps donné, permettant de reconstruire l'originale par soustraction.
Méthode d'Euler Stochastique
Schéma d'intégration numérique simple pour approximer la solution d'une équation différentielle stochastique, utilisé dans les implémentations de base des modèles de diffusion.
Chaîne de Markov Continue
Processus stochastique où l'état futur ne dépend que de l'état présent et non du passé, avec un temps continu, modélisant la transition progressive entre les états de bruitage.