Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Processo de difusão forward
Processo markoviano que adiciona progressivamente ruído gaussiano aos dados de entrada ao longo de várias etapas temporais, transformando uma distribuição complexa em uma distribuição normal.
Processo de difusão reverse
Processo inverso que aprende a remover progressivamente o ruído dos dados, estimando o gradiente da log-probabilidade da distribuição dos dados em cada passo de tempo.
Score matching
Técnica de otimização que permite estimar o gradiente da log-verossimilhança (score) sem a necessidade de calcular a constante de normalização da distribuição.
Parâmetro de ruído
Função que determina a variância do ruído gaussiano adicionado em cada etapa do processo forward, variando linearmente ou de acordo com um cosseno para controlar a progressão do ruído.
Passo de tempo
Variável discreta que representa a etapa temporal no processo de difusão, indo de 0 (dados originais) a T (ruído puro) para o processo forward.
Codificador de ruído
Rede neural treinada para prever o ruído adicionado aos dados em um determinado passo de tempo, permitindo a reconstrução dos dados originais pela subtração do ruído previsto.
Remoção de ruído condicional
Extensão do processo de difusão onde o modelo gera dados condicionados a informações adicionais como texto, imagens ou classes específicas.
Espaço latente de difusão
Variante dos modelos de difusão que operam em um espaço latente comprimido por um autoencoder, reduzindo significativamente os custos computacionais enquanto preserva a qualidade generativa.
Mecanismo de Atenção Cruzada
Módulo de atenção que permite aos modelos de difusão condicionais integrar informações externas (prompts textuais) no processo de geração através de interações intermodais.
Estimador de Score
Modelo neural treinado para aproximar o gradiente do log-verossimilhança da distribuição de dados, essencial para guiar o processo de geração em modelos de difusão.
Amostragem DDPM
Método de amostragem estocástica original para modelos de difusão, utilizando um processo markoviano com ruído gaussiano em cada etapa de denoising.
Amostragem DDIM
Variante determinística mais rápida da amostragem DDPM que permite gerar amostras de alta qualidade com muito menos etapas de denoising.
Orientação por Classificação
Técnica que utiliza um classificador pré-treinado para guiar o processo de geração em direção a classes específicas, modificando o gradiente de denoising de acordo com as probabilidades de classe.
Orientação Sem Classificador (Classifier-Free Guidance)
Método alternativo à orientação por classificação que evita o treinamento separado de um classificador, utilizando um modelo condicional e não-condicional simultaneamente para a orientação.
Passo de Denoising
Iteração individual do processo reverso onde o modelo aplica uma transformação de denoising para passar de um estado ruidoso para um estado menos ruidoso.
Tempo de Inferência
Duração necessária para gerar uma amostra completa, dependendo principalmente do número de passos de denoising utilizados no processo de difusão reversa.
Frequência de Nyquist em difusão
Conceito teórico relacionado à preservação de altas frequências em modelos de difusão, crucial para manter os detalhes finos durante o processo de geração de imagens.