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Bloque temático
Modelos de difusión, generación texto-imagen, edición con máscaras, control estructural, personalización, mejora, producción y riesgos.
Variational autoencoder
Autoencoder generativo que aprende una distribución latente de la que puede tomar muestras nuevas.
Ver definición completa →ControlNet
Arquitectura que añade control estructural a un modelo de difusión.
Ver definición completa →Denoising Diffusion Implicit Model
Muestreador de difusión que permite trayectorias más rápidas y deterministas.
Ver definición completa →Denoising Diffusion Probabilistic Model
Modelo probabilístico de difusión con muestreo iterativo.
Ver definición completa →DreamBooth
Personalización de texto a imagen con pocas imágenes de un sujeto.
Ver definición completa →Image embedding
Vector que representa características visuales de una imagen.
Ver definición completa →Latent space
Espacio interno donde un modelo representa datos mediante variables aprendidas no observadas directamente.
Ver definición completa →Classifier-free guidance
Técnica para reforzar la condición sin usar un clasificador externo.
Ver definición completa →Image Prompt Adapter
Adaptador que condiciona difusión con embeddings de una imagen.
Ver definición completa →Diffusion model
Modelo generativo que aprende a convertir ruido en una muestra estructurada mediante pasos sucesivos.
Ver definición completa →Forward diffusion process
Adición gradual de ruido a datos durante el modelado.
Ver definición completa →Reverse diffusion process
Eliminación gradual de ruido para generar una imagen.
Ver definición completa →Diagnóstico de procesos
Software interno a medida
Automatización de tareas repetitivas
Integración de sistemas y APIs
IA aplicada solo cuando aporta valor
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