Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Шаг времени (Timestep)
Дискретный параметр, представляющий конкретный этап в цепи Маркова процесса диффузии, указывающий уровень шума, примененного к образцу.
Перевыборка латентного пространства (Latent Resampling)
Техника, направленная на улучшение качества латентного пространства путем реорганизации или перевзвешивания латентных точек для лучшего покрытия и более точной генерации.
U-Net модель шума
Архитектура нейронной сети, часто U-образной формы, специально разработанная для предсказания шума, добавленного на каждом этапе обратного процесса диффузии в латентном пространстве.
Планировщик диффузии (Diffusion Scheduler)
Механизм, определяющий дисперсию шума, добавляемого на каждом временном шаге прямого процесса, влияющий на скорость и качество генерации.
Классификаторное управление (Classifier Guidance)
Метод для условной генерации модели диффузии с использованием градиента предварительно обученного классификатора для направления процесса удаления шума к целевой категории.
Бесклассификаторное управление (Classifier-Free Guidance)
Техника условной генерации, которая комбинирует предсказания условной и безусловной моделей для управления генерацией без необходимости во внешнем классификаторе.
Дистилляция модели диффузии
Процесс сжатия, при котором большая модель диффузии (учитель) используется для обучения меньшей и более быстрой модели (ученик) для выполнения той же задачи генерации.
Прогрессивное удаление шума
Фундаментальный принцип моделей диффузии, где генерация рассматривается как последовательность этапов удаления шума, преобразующая шум в структурированные данные.
Пространство Шума
Высокоразмерное пространство, из которого берутся выборки гауссовского шума, служащие отправной точкой для процесса обратной диффузионной генерации.
Интерполяция в Латентном Пространстве
Операция создания плавных переходов между двумя точками латентного пространства, генерирующая семантически согласованные вариации между соответствующими выборками.
Иерархический Автокодировщик
Тип автокодировщика с несколькими уровнями латентных пространств, позволяющий декомпозировать данные на разных масштабах и обеспечивающий более контролируемую генерацию в латентных диффузионных моделях.