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人工智能完整词典
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分类引导（Classifier-Free Guidance）
一种提升条件保真度的技术，通过结合条件模型和无条件模型的预测结果，来增强条件对生成过程的影响。
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条件编码
将输入条件（文本、图像等）转换为向量表示的过程，该表示可被整合到扩散网络中，以影响生成过程。
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文生图
条件扩散的应用，其中条件为文本描述，用于同步生成对应的图像。
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图生图
使用源图像作为条件生成新图像的条件扩散任务，常用于风格化、着色或修改等应用。
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ControlNet
一种神经网络架构，复制并锁定预训练扩散模型的权重，同时添加额外层来解释精确的空间条件，如深度图或草图。
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负向嵌入
向模型提供描述生成中应避免内容的条件的技巧，以精细控制输出内容。
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条件修复
条件扩散的一种形式，其中部分遮罩的图像作为条件，使模型以与上下文一致的方式填充缺失区域。
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外绘
使用原始图像作为条件，通过生成一致的新内容来扩展现有图像边界的过程。
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条件调制
将条件整合到扩散模型中的方法，通常通过AdaIN（自适应实例归一化）层来调整特征统计以适应条件。
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条件保真度评分
评估条件扩散模型生成输出与输入条件对齐程度的度量指标。
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DreamBooth
在小型图像集上对条件扩散模型进行微调的技术，使其学习生成特定概念或主题，通常是人或物体。
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文本反转
从一组图像中学习新文本嵌入标记的过程，允许在扩散模型中将唯一单词与特定视觉风格或概念关联起来。
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IP-Adapter（图像提示适配器）
添加到扩散模型中的模块，使其能够使用图像作为提示，通过编码参考图像并通过交叉注意力机制进行整合。
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多模态参考
同时使用多种类型的条件（例如文本和图像）来引导生成，从而对最终结果提供更细致和精确的控制。
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