AI用語集
人工知能の完全辞典
カスタム埋め込み
テキスト反転を通じて訓練された数値ベクトルファイルで、特定の視覚的概念のセマンティック特性を捉え、プロンプトで使用して画像生成に影響を与えることができます。
LyCORIS重み
LoRAを一般化したファインチューニング重みの形式で、モデルの任意の部分（U-Net層を含む）に低ランクの修正を適用でき、適応のためのより高い柔軟性を提供します。
コンセプトファインチューニング
拡散モデル全体をターゲットデータセットで調整して特定の主題、スタイル、またはオブジェクトを習得させる訓練プロセスで、より高い汎化損失を伴います。
セマンティック保存正則化
ファインチューニング中（特にDreamBoothを使用する場合）に過剰適合とモデルの他の概念を生成する能力の損失を避けるために使用される技術で、多様な正則化画像を使用します。
ファインチューニングチェックポイント
コンセプトファインチューニングの結果得られる完全なモデルファイル（通常数ギガバイト）で、修正された拡散ネットワークのすべての重みを含み、ベースモデルを置換または組み合わせます。
制御アダプター（ControlNet）
スケッチ、ポーズ、深度マップなどの空間的入力から画像生成を精密に制御するために、訓練可能な補助ニューラルネットワークを追加する条件付けシステムです。
クラスガイド付き拡散ファインチューニング
モデルがテキストだけでなくクラスラベルによっても条件付けられるファインチューニングの変種で、生成されたオブジェクトの属性に対するより細粒度の制御を可能にします。
カスタム拡散モデル
DreamBoothやLoRAなどの技術を通じて特定のスタイル、キャラクター、または独自の視覚的ユニバースの生成に優れるように特別に適応された拡散モデルです。
スタイルに関する拡散学習
特定の芸術的スタイル（例：水彩画、サイバーパンク）を学習させるために、そのスタイルを代表する画像のみを使用して拡散モデルをトレーニングするファインチューニングの応用。
ファインチューニング重みの融合
複数のファインチューニング重みセット（例：複数のLoRA）をそれぞれの影響率を調整しながら数学的に組み合わせ、ハイブリッド効果を作成するプロセス。
ファインチューニング用参照プロンプト
ファインチューニングのトレーニング中に使用される記述的なテキストで、トレーニング画像をテキスト概念に関連付け、視覚データとモデルの埋め込み空間の間の架け橋として機能する。
ファインチューニング重みの量子化
ファイルサイズとメモリ使用量を削減するために、ファインチューニングモデルの重みの数値精度（例：FP32からFP16またはINT8へ）を低減する技術。通常、わずかな品質低下を伴う。
低ショットファインチューニング
非常に限られた数のトレーニング例でモデルを適応させるファインチューニングの課題で、効果的に機能するためにはDreamBoothやTextual Inversionなどの技術が必要。
忘却の壊滅的劣化
拡散モデルが特定の概念で集中的にファインチューニングされた後、以前に習得していた他の概念を生成する方法を忘れてしまい、その多様性が低下する現象。