AI 詞彙表
人工智能完整詞典
200
類別
2,608
子類別
30,011
術語
術語
网络剪枝
选择性删除扩散模型中重要性较低的权重或神经元的方法，创建更稀疏高效的架构，同时对性能影响最小。
術語
分类器引导去噪
使用外部分类模型来引导去噪过程的优化策略，能够以更少的计算密集型去噪步骤达到同等的视觉质量。
術語
低秩推理
通过低秩矩阵乘积来近似模型中的大型权重矩阵的方法，在推理时大幅减少参数数量和矩阵乘法操作。
術語
加速器方法
旨在加速扩散过程的一系列技术，通过跳过中间去噪步骤，通常使用回归模型直接预测未来步骤。
術語
梯度检查点内存优化
选择性保存反向传播过程中的中间激活值，并在需要时重新计算的内存管理技术，以降低RAM使用为代价换取计算时间的轻微增加。
術語
专家混合
多个'专家'（子网络）被有条件激活的模型架构，允许增加模型容量而不会成比例增加单次推理的计算成本。
術語
时间步蒸馏
一种蒸馏形式，学生模型学习使用比教师模型更少的去噪步骤生成高质量结果，从而直接加速生成过程。
術語
高效随机重参数化
使用重参数化参数来减少方差和所需样本数量的噪声化和去噪优化，使每个扩散步骤更稳定且成本更低。
術語
特征缓存
针对重复输入条件（如文本）的中间特征图记忆策略，避免在每次去噪步骤中重新计算，从而减少整体计算负担。
術語
张量处理单元部署
调整扩散模型架构以利用TPU的大规模并行矩阵运算，优化数据流和计算内核，实现超高速推理。
術語
调度器的质量-速度权衡
使用不同的噪声调度器（如DDIM、DPM-Solver）来控制去噪步骤数量，在图像质量和生成速度之间提供精细调节。
術語
卷积核融合
将连续卷积层（如Conv + BatchNorm + ReLU）合并为单一卷积操作的优化技术，减少推理硬件的延迟和内存访问。
術語
一致性潜在扩散模型
一种训练变体模型，可将噪声轨迹上的任意点直接映射到数据原点，实现单步或极少数步骤生成，彻底改变计算效率。
術語
超参数网格搜索优化
系统探索超参数配置（如学习率、注意力头数）的过程，以识别在质量/计算成本比方面表现最佳的模型。
術語
流水线异步推理
一种部署架构，其中去噪步骤在不同计算单元上并行处理，隐藏延迟并提高实时扩散应用的处理吞吐量。
🔍