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人工智能完整词典

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Processus de Diffusion Forward

Processus itératif qui ajoute progressivement du bruit gaussien aux données d'entrée sur plusieurs pas de temps jusqu'à obtenir une distribution purement gaussienne.

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Processus de Diffusion Inverse

Processus de débruitage itératif appris par un réseau de neurones qui transforme progressivement le bruit en données cohérentes, suivant les étapes inverses du processus forward.

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Timesteps

Nombre d'étapes discrètes utilisées dans le processus de diffusion, typiquement 1000 pas pour les modèles DDPM, déterminant la granularité du processus de bruitage/débruitage.

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DPM-Solver

Solveur différentiel optimisé pour accélérer le processus d'échantillonnage des modèles de diffusion en réduisant le nombre d'étapes nécessaires tout en préservant la qualité de génération.

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Noise Prediction

Objectif d'entraînement principal des modèles de diffusion où le réseau apprend à prédire le bruit ajouté à chaque étape plutôt que directement l'image débruitée.

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Embedding Textuel

Représentation vectorielle sémantique du texte d'entrée utilisée pour conditionner les modèles de diffusion text-to-image, guidant la génération selon les descriptions textuelles.

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Annealing de Temps

Stratégie d'échantillonnage qui adapte dynamiquement les pas de temps pendant le débruitage pour optimiser l'équilibre entre qualité et vitesse de génération.

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