AI用語集

人工知能の完全辞典

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用語

反復的にガウス雑音を入力データに段階的に追加し、純粋なガウス分布を得るまでのプロセス。

ニューラルネットワークによって学習される反復的ノイズ除去プロセスで、フォワードプロセスの逆ステップに従ってノイズを一貫性のあるデータに徐々に変換する。

拡散プロセスで使用される離散的なステップ数で、通常DDPMモデルでは1000ステップであり、ノイズ付加/除去プロセスの粒度を決定する。

拡散モデルのサンプリングプロセスを高速化するための最適化された微分方程式ソルバーで、生成品質を維持しながら必要なステップ数を削減する。

拡散モデルの主な学習目標で、ネットワークが直接ノイズ除去された画像を予測するのではなく、各ステップで追加されたノイズを予測することを学習する。

テキストから画像への拡散モデルを条件付けするために使用される入力テキストのセマンティックなベクトル表現で、テキスト記述に従って生成を導く。

ノイズ除去中にタイムステップを動的に適応させ、生成品質と速度のバランスを最適化するサンプリング戦略。

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