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人工智能完整词典
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跨模态融合
将来自不同模态的特征整合到一个共同表示空间的过程，以实现数据类型之间的一致交互。
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多头Transformer架构
使用并行注意力机制同时处理共享潜在空间中不同模态之间关系的神经结构。
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协同生成
多种模态以相互依赖的方式同时生成的方法，每种模态在实时中相互影响和被影响。
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统一扩散流程
所有模态遵循相同扩散和去噪过程的集成架构，共享中间步骤以实现更好的一致性。
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多模态注意力机制
允许模型在生成过程中根据上下文和条件输入动态权衡不同模态重要性的系统。
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通用基础模型
在多种模态上预训练的架构，作为各种多模态生成任务的基础，无需特定训练。
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文本引导扩散
通过文本描述指导扩散过程，以生成视觉、听觉或视频等相应模态中一致输出的技术。
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模态投影
将不同模态的表示映射到共同潜在空间的数学变换，同时保留其特定特征。
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零样本生成
多模态模型生成训练期间未见过的模态组合的能力，得益于其对模态间关系的理解。
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模态门控机制
在生成和扩散过程中选择性调节不同模态间信息流的神经控制系统。
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层次特征融合
将多模态特征在不同抽象层次上结合的策略，从低层语义到高层概念。
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