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人工智能完整词典
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潜在扩散
在较低维度的潜在空间中添加和去除噪声的图像生成过程，相比像素空间计算更快更高效。
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扩散过程
通过多个步骤逐步向初始数据添加噪声来破坏数据，然后学习逆转此过程以从噪声中重建数据的生成方法。
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噪声调度
定义扩散过程每个阶段添加噪声的数量和性质的策略，影响最终生成的质量和速度。
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U-Net模型
卷积神经网络架构，呈'U'形，在扩散模型中通过其下采样（分析）和上采样（合成）路径来预测噪声。
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文本到潜在图像
潜在扩散的应用，模型在潜在空间中根据文本描述生成图像，然后将其解码为最终的像素图像。
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文本引导（无分类器引导）
一种条件调节技术，使用同时在有文本和无文本情况下训练的扩散模型，并组合它们的预测以在生成时增强对文本描述的遵循度。
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潜在解码器
自编码器（如VAE）的一部分，将潜在空间中的压缩表示转换为原始空间（例如像素图像）中的最终数据。
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文本编码器
模型（通常是像CLIP这样的Transformer），将字符串转换为潜在空间中的数值向量，为图像生成提供条件调节。
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负嵌入
使用经过训练的文本嵌入来表示需要避免的概念，从而引导扩散模型远离不希望的风格或对象。
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潜在修复
通过遮罩现有图像的某个区域，并使用潜在扩散模型在该区域生成一致的新内容，同时保留上下文的过程。
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潜在扩展
使用潜在扩散模型在原始边界之外扩展现有图像，生成与基础图像无缝融合的合理内容。
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图像到图像潜在转换
一种技术，将输入图像编码到潜在空间，然后根据文本提示部分添加噪声和去噪，以转换原始图像的风格或内容。
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