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人工智能完整词典
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分类器引导
使用预训练分类器来引导扩散过程朝向特定属性或类别的技术。通过在去噪过程中应用分类器的梯度来精确控制生成。
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条件扩散
扩散模型的扩展,通过融入条件或标签来生成满足特定标准的样本。条件化可以在扩散过程或反向过程的每个步骤中应用。
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扩散调度器
定义噪声方差在正向扩散步骤中演变的策略。调度器影响生成反向过程的质量和收敛速度。
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基于能量的扩散
将扩散模型表述为基于能量的模型,其中训练最小化能量函数。允许与梯度引导技术自然集成。
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迭代去噪
渐进精炼过程,每次迭代应用轻微校正以减少残留噪声。扩散模型通常使用数百到数千次迭代来实现高质量生成。
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引导插值
允许组合多个引导向量以在不同概念或属性之间生成平滑过渡的技术。用于在生成空间中创建受控变化。
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扩散架构
专门为扩散过程设计的神经网络结构,通常基于带有注意力机制的U-Net。该架构必须有效处理噪声的空间和时间依赖性。
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