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人工智能完整词典
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去噪扩散概率模型 (DDPM)
基于逐步添加噪声并通过神经网络学习其逆向过程的基本扩散架构
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潜在空间扩散
结合自编码器和扩散模型的方法，在降维空间中操作，降低计算成本
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分数匹配与基于分数的模型
其数学理论基础是模型学习数据分布的梯度而非分布本身
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随机扩散与确定性扩散
概率性（随机）方法与常微分方程求解器（确定性方法）在逆向扩散过程中的区别
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采样加速
减少去噪步骤所需的技术，包括蒸馏方法和高级规划器
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条件扩散
允许通过特定条件（如文本、图像或其他模态）引导生成的扩展功能
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3D与几何扩散
将扩散模型应用于3D形状、网格和点云的生成，同时保持几何约束
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视频与时间扩散
扩散的时空扩展，通过时间依赖性建模生成连贯视频序列
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声波与波动扩散
适用于音频波生成与操作的扩散方法，包括语音和音乐
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混合扩散-Transformer模型
结合Transformer注意力机制与扩散生成能力，适用于结构化数据的架构
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分类器引导与无分类器引导
使用外部分类器或内部梯度控制生成过程以引导扩散的技术
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福克-普朗克方程理论
描述连续扩散过程中概率密度演化的数学基础
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用于修复和编辑的扩散技术
专门用于补全或修改图像区域同时保持整体一致性的应用
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多模态扩散
利用共享扩散过程实现不同模态（文本-图像-音频）间的协调生成
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优化与计算效率
降低扩散模型内存和计算占用的实用部署技术
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