Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Processo Forward (ou Direto)
Fase de treinamento onde ruído gaussiano é adicionado iterativamente a uma imagem original ao longo de vários passos de tempo, até que a imagem se torne puro ruído, servindo de base para o aprendizado do modelo.
Processo Reverse (ou de Denoising)
Fase de geração onde o modelo aprende a inverter o processo forward, removendo o ruído passo a passo, reconstruindo assim uma imagem clara a partir de uma distribuição de ruído aleatória.
Schedule de Difusão
Estratégia que define a variância do ruído adicionado a cada passo de tempo do processo forward, influenciando a qualidade e a velocidade da geração durante o processo reverse.
Reamostragem por Salto (Latent Resampling)
Método de inferência acelerada que salta alguns passos de tempo do processo de denoising, utilizando técnicas de interpolação ou reamostragem para reduzir o número total de etapas de geração.
Condicionamento (Text-to-Image)
Integração de informação externa, como uma descrição textual, no processo de denoising para guiar a geração da imagem para um conteúdo específico, frequentemente através de mecanismos de atenção cruzada.
Espaço Latente (Latent Diffusion)
Abordagem onde o processo de difusão não se aplica diretamente aos pixels da imagem, mas a uma representação comprimida desta num espaço latente de menor dimensão, reduzindo assim os custos computacionais.
Orientação por Classificador (Classifier Guidance)
Técnica que utiliza um classificador pré-treinado para estimar o gradiente de uma classe alvo (ex: 'gato'), e o adiciona ao gradiente do modelo de difusão para orientar a geração para essa classe.
Orientação Sem Classificador (Classifier-Free Guidance)
Método de condicionamento mais flexível que não necessita de um classificador externo, utilizando um modelo único treinado tanto em dados condicionados quanto não condicionados para calcular um gradiente de orientação.
Incorporação de Texto (Text Embedding)
Representação vetorial de um texto, gerada por um modelo do tipo Transformer (ex: CLIP), que é utilizada para condicionar o modelo de difusão e traduzir a semântica do texto em sinais visuais.
Negative Prompting
Técnica que consiste em fornecer ao modelo uma lista de conceitos ou objetos a serem evitados durante a geração, modificando o processo de orientação para minimizar a probabilidade de aparecimento desses elementos indesejados.
Image-to-Image (Img2Img)
Aplicação de modelos de difusão onde o processo de geração é inicializado não com ruído puro, mas com uma imagem existente, permitindo transformá-la ou estilizá-la enquanto se preserva sua estrutura básica.