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人工智能完整词典
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噪声调度
定义在扩散模型中如何通过不同时间步骤逐步向数据添加噪声的策略。调度控制每个时间步添加噪声的方差，影响生成过程的质量和稳定性。
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分数网络
训练用于根据噪声水平和当前状态预测数据密度对数梯度的神经网络。架构必须具有时间条件性，以捕捉扩散过程的演化动态。
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扩散时间步
在连续扩散过程的离散化中用于训练和推理的离散步骤数量。时间步数的选择影响生成质量与计算成本之间的权衡。
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高斯噪声扰动
添加遵循正态分布的噪声，以逐步将数据转换为简单分布。这种受控扰动确保过程在数学上可处理且可逆。
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方差调度
定义在前向扩散过程每个步骤中添加噪声强度的方差序列。调度可以是线性、余弦或其他形式，以优化噪声的进展。
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噪声条件分数网络
同时接收噪声数据和噪声水平（时间戳）作为输入以预测分数的网络架构。这种条件性对于处理扩散过程中不同噪声尺度至关重要。
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