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
前向过程
训练阶段，在多个时间步上迭代地向原始图像添加高斯噪声，直到图像变成纯噪声，作为模型学习的基础。
術語
反向过程（或去噪过程）
生成阶段，模型学习如何逆转前向过程，逐步去除噪声，从而从随机噪声分布中重建清晰的图像。
術語
扩散调度
定义在前向过程每个时间步添加噪声方差的策略，影响反向过程中生成的质量和速度。
術語
跳跃重采样（潜在重采样）
加速推理方法，跳过去噪过程的某些时间步，使用插值或重采样技术来减少生成的总步骤数。
術語
条件控制（文生图）
将外部信息（如文本描述）整合到去噪过程中，通过交叉注意力等机制引导图像生成特定内容。
術語
潜在空间（潜在扩散）
扩散过程不直接应用于图像像素，而是应用于低维潜在空间中的压缩表示，从而降低计算成本。
術語
分类器引导
使用预训练分类器估计目标类别（如'猫'）的梯度，并将其添加到扩散模型的梯度中，引导生成朝向该类别。
術語
无分类器引导
更灵活的条件控制方法，不需要外部分类器，使用单一模型同时在条件和非条件数据上训练，计算引导梯度。
術語
文本嵌入
通过Transformer类模型（如CLIP）生成的文本向量表示，用于调节扩散模型并将文本语义转换为视觉信号。
術語
负面提示
向模型提供生成过程中需要避免的概念或对象列表的技术，通过修改引导过程来最小化这些不期望元素出现的概率。
術語
图生图
扩散模型的一种应用，生成过程不是从纯噪声开始，而是从现有图像初始化，可以在保留基本结构的同时对图像进行转换或风格化处理。
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