AI 詞彙表
人工智能完整詞典
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類別
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子類別
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術語
術語
去噪扩散概率模型 (DDPM)
一种生成式架构，学习逆转高斯扩散过程，通过逐步向数据添加噪声，然后训练网络预测所添加的噪声以重建原始数据。
術語
方差调度
预定义的方差系数序列 (β_t)，控制前向扩散过程中每个时间步添加的噪声量，直接影响扩散轨迹。
術語
时间步
表示扩散过程马尔可夫链中特定阶段的离散整数，从干净数据 (t=0) 到纯噪声 (t=T)。
術語
噪声预测网络 (U-Net)
神经网络架构，通常是U-Net，在DDPM中用于预测给定时间步添加到数据中的噪声，并以该时间步为条件。
術語
朗之万采样
随机优化方法，可用于近似去噪过程，利用分数的梯度来引导生成。
術語
简化去噪目标
DDPM的损失函数，通过要求模型直接预测添加的噪声（而不是去噪分布的均值或协方差）来简化训练。
術語
重采样
推理技术，通过并行探索多个去噪轨迹来提高生成样本的质量和多样性。
術語
条件化
通过向模型提供额外信息（如文本、图像或类别）来引导生成过程的机制，通常通过嵌入集成。
術語
引导推理
一种采样策略，通过修改去噪过程来使生成偏向于期望的属性，使用外部分类器（无分类器引导）或分数梯度。
術語
去噪步骤
反向过程中的单次迭代，模型预测噪声并应用更新，从噪声状态x_t转换到噪声稍少的状态x_{t-1}。
術語
扩散常数
从方差调度中导出的数值，用于参数化数据在时间步上的演变，确保稳定收敛到高斯分布。
術語
随机扩散方程
描述数据在噪声作用下连续演化的随机微分方程，DDPM的离散过程是其离散化形式。
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