人工知能は、学習、認識、理解、意思決定などの人間の知能を必要とするタスクを実行できるシステムの開発に焦点を当てたコンピューターサイエンスの分野です。人工知能トレーニング方法は、提供されたデータから学習するために人工知能モデルに使用されるプロセスです。人工知能のトレーニングの最も一般的な方法の1つは、モデルがラベル付きデータでトレーニングされている、つまり、予想される出口が各エントリに対応するものを示す情報でトレーニングされている監視された学習です。

コンピューター画像の生成の場合、除去される自己エンジェード（ノイズエリミネーション）および拡散モデル（DM）が最も適用されるトレーニング方法です。Self -Refunderは、変更された画像や騒々しい画像から画像を再構築するように訓練された人工知能モデルです。一方、DMは、デノズムの適用プロセスから画像を作成するように訓練されたモデルです。これらのモデルには、追加のトレーニングを必要とせずに、交換などの画像変更タスクに直接適用できるようにする定式化があります。

ただし、DMモデルはしばしばGPUでの何日ものトレーニングを必要とし、順次評価のために推論は高価です。これらの問題に対処するために、最近の情報では、彼らはLDMの使用を提案しました。これは、強力で以前に訓練された自己監督の潜在空間に普及するモデルです。これにより、複雑さの減少と空間的削減の間に最適に近い点に到達し、視覚的な忠実度が向上することができます。さらに、モデルのアーキテクチャにクロスケアレイヤーを追加して、著者はLDMをテキストや区切りボックスなどの一般的なコンディショニングエントリ用の強力で柔軟なジェネレーターにし、高解像度の合成が痙攣して可能になりました。

安定した拡散に関するドキュメントに示されている結果によると、LDMSは無条件画像の生成などのタスクで非常に競争力のあるパフォーマンスを達成しました。要約すると、無条件の画像の生成におけるLDMの非常に競争力のあるパフォーマンスに関するドキュメントで提示された結果は、異なるアプリケーションや同様のタスクでのLDMの使用に関するより広範かつ深い研究の始まりに過ぎなかったかもしれません。
La inteligencia artificial es un campo de la informática que se enfoca en desarrollar sistemas que puedan realizar tareas que requieren inteligencia humana, como el aprendizaje, la percepción, la comprensión y la toma de decisiones. Los métodos de entrenamiento en inteligencia artificial son procesos que se utilizan para que un modelo de inteligencia artificial aprenda de los datos que se le proporcionan. Uno de los métodos más comunes de entrenamiento en inteligencia artificial es el aprendizaje supervisado, en el que el modelo se entrena con datos etiquetados, es decir, con información que indica qué salida esperada corresponde a cada entrada.

En el caso de la generación de imágenes por ordenador, los autoencoders denoising (eliminación de ruido) y los modelos de difusión (DMs) son los métodos de entrenamiento más aplicados. Un autoencoder denoising es un modelo de inteligencia artificial que se entrena para reconstruir imágenes a partir de imágenes alteradas o ruidosas. Un DM, por otro lado, es un modelo que se entrena para producir imágenes a partir de un proceso secuencial de aplicación de autoencoders denoising. Estos modelos tienen una formulación que les permite aplicarse directamente a tareas de modificación de imágenes, como la repintación, sin requerir un entrenamiento adicional.

Sin embargo, los modelos DM a menudo requieren muchos días de entrenamiento en una GPU y la inferencia es costosa debido a las evaluaciones secuenciales. Para abordar estos problemas, en información reciente han propuesto la utilización de LDMs, que son modelos de difusión en el espacio latente de autoencoders potentes y previamente entrenados. Esto permite alcanzar un punto cercano al óptimo entre la reducción de la complejidad y la reducción espacial, mejorando la fidelidad visual. Además, agregando capas de atención cruzada a la arquitectura del modelo, los autores han logrado que los LDMs se conviertan en generadores potentes y flexibles para entradas de condicionamiento general, como el texto o las cajas delimitadoras, y la síntesis a alta resolución se hace posible de manera convulsional.

Según los resultados presentados en la documentación sobre Stable Diffusion, los LDMs lograron un rendimiento altamente competitivo en tareas como la generación de imágenes incondicionales. En resumen, los resultados presentados en la documentación sobre el rendimiento altamente competitivo de los LDM en la generación de imágenes incondicionales pueden haber sido solo el comienzo de una línea de investigación más amplia y profunda sobre la utilización de los LDM en diferentes aplicaciones y tareas similares.