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人工智能完整词典
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时间扩散模型
一种神经网络架构，在时间轴上应用扩散过程，逐帧生成连贯的视频序列。
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空间扩散
应用于每个单独视频帧的空间维度（高度和宽度）的加噪和去噪过程。
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3D视频张量
表示视频的多维数据结构，具有三个维度：时间、高度和宽度，用作扩散模型的输入。
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潜在视频扩散
在压缩的潜在空间而非直接在像素空间中执行扩散过程的方法，以降低计算成本。
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视频标记化
将原始视频数据转换为潜在空间中的离散表示（标记）的过程，以实现更高效的处理。
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运动动力学建模
学习运动模式和时态变换，以生成逼真且物理上合理的动画。
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视频去噪扩散
迭代去噪过程，顺序应用于视频帧，从初始噪声重建清晰视频。
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跨帧注意力
允许每帧从其他帧获取信息的机制，以保持时间一致性和空间关系。
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视频生成流程
包含编码、潜在扩散、去噪和解码的计算步骤序列，用于生成视频。
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视频潜在空间
压缩的向量空间，视频在此以潜在代码形式表示，便于高效操作和生成。
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视频扩散采样
在时间和空间上进行迭代采样的过程，从学习的概率分布中生成视频帧。
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条件视频合成
通过多种条件输入（如姿势、遮罩或运动轨迹）控制视频生成。
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视频帧预测
从过去帧预测视频未来帧的任务，使用扩散模型进行生成。
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