Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Денуазирующая диффузионная модель
Генеративная архитектура, в которой данные постепенно искажаются добавлением гауссова шума, а затем восстанавливаются путем обучения обращению этого процесса диффузии. Эти модели превосходно справляются с генерацией изображений высокого качества путем итеративного очищения от шума случайных выборок.
Диффузионное случайное блуждание
Математическая модель, описывающая эволюцию данных в латентном пространстве путем последовательного накопления случайных гауссовых приращений. Эта формулировка позволяет аналитически охарактеризовать процесс искажения и его статистические свойства.
Итеративное деноизирование
Генеративная процедура, последовательно применяющая этапы деноизирования в обратном временном порядке для восстановления данных из исходного шума. Каждая итерация постепенно улучшает качество генерируемой выборки, устраняя часть остаточного шума.
Нижняя вариационная граница
Вариационная цель, оптимизируемая при обучении диффузионных моделей, гарантирующая нижнюю границу для логарифмической правдоподобности данных. Эта формулировка обеспечивает стабильную и эффективную оценку параметров обратного процесса диффузии.
Выборка по Ланжевену
Метод выборки, основанный на динамике Ланжевена, использующий оценки скор-функции для исследования целевого распределения данных. Этот метод составляет теоретическую основу процесса деноизирования в современных диффузионных моделях.