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多模态扩散
通过共享或协调的扩散过程，学习多种模态（文本、图像、音频）联合概率分布的生成模型类别。
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统一潜在空间
将不同模态的数据投影到共同的向量表示中，使它们能够在扩散模型内进行交互和相互转换。
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跨模态条件生成
一种技术，其中一种模态的生成过程由另一种模态的信息引导，例如根据文本生成图像或根据图像生成音频。
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多模态结构化噪声
一种保留模态间相关性的加噪过程，通过联合降解不同模态来在整个扩散过程中保持它们的语义对齐。
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协调去噪
去噪步骤，其中专用于每个模态的神经网络交换信息，从它们的共享噪声版本中一致地重建数据。
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多模态编码器
负责将不同模态的数据投影到统一潜在空间中的神经网络，捕获它们的基本特征和关系。
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多模态解码器
在去噪过程后，从统一潜在空间中的表示重建每个模态数据的神经网络。
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跨模态对齐
旨在最小化描述同一概念的不同模态潜在表示之间距离的学习目标，确保它们的语义一致性。
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统一扩散模型
单一模型架构，使用相同的扩散过程和共享权重集同时处理和生成多种模态。
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多模态引导
一种推理技术，使用多模态分类模型的梯度来引导采样过程，使输出更好地与给定条件对齐。
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多臂扩散
一种架构，其中中心扩散过程具有专门处理每种模态特定噪声添加和去噪的'臂'，同时共享一个共同的主干。
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多模态一致性损失
一种损失函数，惩罚生成模态之间的语义不一致性，例如通过统一潜在空间中的余弦距离来测量。
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跨模态采样
一种生成过程，在采样一种模态的同时以另一种已存在或同时生成的模态为条件。
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共享噪声预测网络
扩散模型的核心组件，通常是U-Net架构，其底层在模态之间共享，而顶层是专门化的。
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多模态时间嵌入
扩散过程时间步长的表示，被注入到模型中，通常以模态为条件来处理不同的噪声动态。
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多模态序列扩散
将扩散应用于涉及多种模态的序列数据，如视频生成（图像+时间）或同步对话生成（音频+文本）。
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多模态分词
将不同模态的数据离散化为统一标记序列的过程，这些标记可以在扩散框架下通过Transformer架构进行处理。
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