AI用語集
人工知能の完全辞典
拡散による修復
周囲のコンテキストに基づいて、画像の欠落またはマスクされた領域を一貫性を持って再構築するために拡散モデルを使用する技術。
バイナリ修復マスク
修正するピクセル（値1）と保存するピクセル（値0）を示す、ソース画像と同じ次元のマップで、拡散プロセスのガイドとして機能する。
テキスト条件付きガイダンス
テキスト記述を使用して修復の拡散プロセスを導く方法で、生成された領域が要求された意味論を尊重することを保証する。
ガイド付き再サンプリング
ノイズサンプルが画像の既知ピクセルによって条件付けられ、マスク境界での一貫性を維持する反復的なノイズ付加と除去の戦略。
潜在空間ブレンディング
元の画像の特徴と拡散によって生成された特徴の間で潜在空間で融合するプロセスで、シームレスな遷移を保証する。
適応的時間ステップ拡散
修復する領域の複雑さに基づいてノイズ除去ステップ数を動的に調整するアプローチで、品質と計算時間を最適化する。
コンテキスト伝播
画像の保存領域からの構造的およびテクスチャ情報が、拡散プロセス中にマスク領域に伝播されるメカニズム。
構造的修復
微細なテクスチャ詳細を生成する前に、基本的な構造と輪郭の再構築に焦点を当てた拡散による修復の変種。
意味的一貫性制御
生成された内容がその環境に対して意味的に論理的であることを保証することを目的とした、多くの場合クロスアテンションネットワークに基づく技術の集合。
マスク条件付きノイズ除去
U-Netモデルが、ノイズの多い画像とバイナリマスクを条件付き入力として併用して除去するノイズを予測する、拡散プロセスの段階。
ガイド付き拡散による画像編集
空白を埋めるのではなく、指示（テキスト、スケッチ、スタイル）に従って既存の領域を変更しつつ残りを保存する、拡散インペインティングの応用。
プラグアンドプレイインペインティング
推論プロセスだけを変更し、特定の再学習なしで事前学習済み拡散モデルをインペインティングに使用できるようにする方法。
エッジ複製
境界ピクセルの特性に基づいてマスク領域のノイズを初期化し、結果の視覚的統合を改善する技術。
マルチスケールインペインティング
大まかな構造から始めて詳細を徐々に洗練させ、全体的な一貫性を改善する、複数の解像度で拡散を実行する戦略。
境界ぼかし防止
元の領域とインペイント領域の接合部でのぼかしやずれのアーティファクトを回避するために、拡散中に適用される後処理または制約。
確率的拡散インペインティング
生成プロセスが制御されたランダム性を導入し、同じ補完領域に対して複数の妥当な結果を得ることを可能にするアプローチ。
オブジェクトアイデンティティ保存
物体の一部（例：顔）を変更しながらも、認識されるアイデンティティを損なわないインペインティングの課題。微細な制御メカニズムが必要とされる。
プロンプトから領域へのインペインティング
特定のテキストプロンプトのセグメントを画像の領域に結びつける高度な技術。拡散モデルを通じて局所的かつ複雑な編集を可能にする。