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引导去噪推理
扩散模型中的推理过程，其中渐进式去噪由外部信息（例如：源图像）引导，以确保最终结果符合所施加的约束。
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语义结构编码
旨在捕获并表示源图像中物体的空间构成和关系的技术，通常通过轮廓图、深度图或分割图来引导生成。
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祖先重采样（Ancestral Sampling）
去噪过程中的一种随机采样方法，每一步都会添加从上一阶段继承的噪声量，以引入变异性并避免结果过于确定性。
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潜在嵌入（Latent Embedding）
源图像的低维向量表示，由编码器（例如：VAE）生成，用作扩散模型潜在空间中的条件，以实现高效的图像到图像转换。
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朗之万分数去噪
一种迭代优化算法，利用对数概率密度的梯度（即分数）逐步将噪声样本优化至目标数据分布，构成扩散模型采样的基础。
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交叉注意力图
Transformer中的一种机制，允许模型在生成的每个步骤中动态加权条件不同部分（例如：文本token或源图像的patch）的重要性来生成图像。
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潜在扩散管道（LDM）
一种完全在通过VAE获得的压缩潜在空间中运行的扩散模型架构，以降低计算复杂度同时保持高图像生成质量。
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Prompt-to-Prompt
一种通过扩散进行图像编辑的方法，允许通过修改初始文本提示来修改生成的图像，同时通过对齐注意力图来保留原始图像的结构。
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即插即用（PnP）扩散
一种逆问题求解范式（例如：去噪、超分辨率），使用预训练的扩散模型作为图像先验，并将其与任务特定的数据模型相结合，而无需重新训练扩散器。
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