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人工智能完整词典
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无扩散时间步
表示扩散过程马尔可夫链中特定步骤的离散参数，指示应用于样本的噪声水平。
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潜在重采样
通过重新排列或重新加权潜在点来改善潜在空间质量的技术，以实现更好的覆盖和更忠实的生成。
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U-Net噪声模型
通常呈U形的神经网络架构，专门设计用于预测潜在空间反向扩散过程中每个步骤添加的噪声。
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扩散调度器
定义前向过程每个时间步添加噪声方差的机制，影响生成的速度和质量。
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分类器引导
使用预训练分类器的梯度来调节扩散模型生成的方法，将去噪过程导向目标类别。
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无分类器引导
结合条件模型和非条件模型预测的调节技术，用于控制生成而无需外部分类器。
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扩散模型蒸馏
使用大型扩散模型（教师）训练更小更快的模型（学生）以执行相同生成任务的压缩过程。
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渐进去噪
扩散模型的基本原理，将生成视为一系列去噪步骤，将噪声转化为结构化数据。
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噪声空间
高维空间，从中抽取高斯噪声样本，作为反向扩散生成过程的起点。
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潜在空间插值
在潜在空间中两个点之间创建平滑过渡的操作，从而在相应样本之间生成连贯的语义变化。
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分层自编码器
具有多层潜在空间的自编码器类型，允许在不同尺度上分解数据，并在潜在扩散模型中实现更可控的生成。
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