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人工智能完整词典
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去噪扩散模型
一种基础架构，其中数据逐渐被添加噪声，然后通过学习逆向扩散过程来恢复数据。
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潜在扩散模型
在降维的潜在空间中应用扩散的方法，以提高计算效率。
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随机分数扩散模型
基于数据密度梯度估计的方法，用于引导生成过程。
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条件扩散模型
通过特定条件（如文本、图像或其他模态）控制数据生成的系统。
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随机变换扩散
基于随机微分方程统一扩散模型与得分匹配的理论框架
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多尺度扩散模型
同时在多个空间分辨率上运行的架构，以捕捉不同层次的细节。
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持续学习扩散
能够调整扩散模型而不遗忘先前学习知识的系统。
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分类器引导扩散模型
利用外部分类器引导生成过程朝向所需属性的技术。
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加速采样扩散
优化去噪步骤数量以减少生成时间同时保持质量的方法。
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多模态扩散模型
能够同时生成和处理多种数据类型（文本、图像、音频、视频）的系统。
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扩散用于3D生成
扩散模型在三维内容与网格创建中的专业应用
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扩散模型在分子合成中的应用
专门用于药物发现中分子结构生成与优化的系统。
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变步长扩散
根据数据复杂度动态调整扩散步骤数量和分布的架构。
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混合扩散模型
将扩散模型与其他生成架构（如GANs或VAEs）相结合。
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扩散模型用于数据增强
应用扩散模型生成现有训练数据的真实变体。
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