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人工智能完整词典
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前向过程
训练阶段，在多个时间步上迭代地向原始图像添加高斯噪声，直到图像变成纯噪声，作为模型学习的基础。
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反向过程（或去噪过程）
生成阶段，模型学习如何逆转前向过程，逐步去除噪声，从而从随机噪声分布中重建清晰的图像。
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扩散调度
定义在前向过程每个时间步添加噪声方差的策略，影响反向过程中生成的质量和速度。
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跳跃重采样（潜在重采样）
加速推理方法，跳过去噪过程的某些时间步，使用插值或重采样技术来减少生成的总步骤数。
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条件控制（文生图）
将外部信息（如文本描述）整合到去噪过程中，通过交叉注意力等机制引导图像生成特定内容。
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潜在空间（潜在扩散）
扩散过程不直接应用于图像像素，而是应用于低维潜在空间中的压缩表示，从而降低计算成本。
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分类器引导
使用预训练分类器估计目标类别（如'猫'）的梯度，并将其添加到扩散模型的梯度中，引导生成朝向该类别。
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无分类器引导
更灵活的条件控制方法，不需要外部分类器，使用单一模型同时在条件和非条件数据上训练，计算引导梯度。
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文本嵌入
通过Transformer类模型（如CLIP）生成的文本向量表示，用于调节扩散模型并将文本语义转换为视觉信号。
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负面提示
向模型提供生成过程中需要避免的概念或对象列表的技术，通过修改引导过程来最小化这些不期望元素出现的概率。
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图生图
扩散模型的一种应用，生成过程不是从纯噪声开始，而是从现有图像初始化，可以在保留基本结构的同时对图像进行转换或风格化处理。
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