Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Modèle de Diffusion Conditionnelle
Architecture de modèle génératif qui intègre des informations conditionnelles (texte, image, ou autres modalités) pour contrôler et guider le processus de génération vers des résultats spécifiques.
Noise Scheduler
Stratégie qui définit comment le bruit est ajouté progressivement aux données et retiré pendant la génération, influençant directement la qualité et la diversité des résultats.
Timestep Embedding
Représentation numérique du temps dans le processus de diffusion qui permet au modèle de savoir à quel stade de débruitage il se trouve et d'adapter son comportement en conséquence.
Multi-Modal Diffusion
Système capable de générer des données en se basant sur plusieurs types de conditions simultanément (texte + image + audio), offrant un contrôle granulaire sur la génération.
Text Inversion
Technique qui apprend un embedding textuel spécial pour représenter un concept visuel nouveau (style, objet, personne) sans modifier les poids du modèle.
Depth Conditioning
Technique de conditionnement qui utilise des cartes de profondeur pour contrôler la structure 3D et la disposition spatiale des objets générés.
Semantic Segmentation Conditioning
Méthode qui guide la génération en utilisant des masques de segmentation sémantique pour contrôler précisément l'emplacement et la forme des différentes catégories d'objets.
Canny Edge Conditioning
Approche de contrôle qui utilise les contours détectés par l'algorithme de Canny comme structure de base pour la génération d'images.