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人工智能完整词典
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扩散模型
一种生成架构，通过逐步去噪的方式将随机噪声转化为连贯图像，每一步都根据文本条件进行引导。
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引导尺度
控制扩散模型对提示文本遵循程度的参数，数值越高对文本的保真度越强，但可能降低创造性。
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去噪
扩散模型的核心迭代过程，逐步去除图像中的噪声，以在文本引导下揭示出连贯的结构。
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U型网络
一种U形结构的卷积神经网络架构，用于扩散模型中预测并在每个生成步骤中去除噪声。
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负面提示
一种指定生成图像中需避免元素的技术，通过向模型提供反向引导来优化最终效果。
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图像修复
模型根据周围上下文和文本指令，修改或补全现有图像部分内容的能力。
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调度器
定义扩散过程中每一步去噪序列和强度的算法，影响图像生成的质量和速度。
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无分类器引导
一种提升生成效果的技术，利用无条件模型来增强文本的影响，在不使用外部分类器的情况下提高对提示的保真度。
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