词汇表

本手册中有关于Stable Diffusion的专有名词，附上中文翻译与注释，以正体中文(台湾)的翻译为主。

参考自benlisquare/stable-diffusion-webui-localization-zh_TW和dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN

• artificial intelligence generated content (AIGC): 生成式人工智能
• ancestral sampling: 祖先采样，又称向前采样
• annotation: 标示
• batch count: 批量数量
• batch size: 批量大小
• checkpoint: 存盘点，模型格式，附文件名为.ckpt。
• classifier-free guidance scale (CFG scale): 事前训练的条件控制生成方法。
• CodeFormer: 2022年由Shangchen Zhou等人发表的脸部修复模型。
• conditioning：制约训练
• ControlNet: 2022年由Lvmin Zhang发表，通过加入额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。
• cross-attention: 分散注意
• dataset: 数据集
• denoising: 去噪，降噪
• diffusion: 扩散
• Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM): 去噪扩散隐式模型，2022年由Jiaming Song等人发表的采样方法。
• Dreambooth: Google Research和波士顿大学于2022年发表的深度学习模型，用于调整现有的文生图模型。
• embedding: 嵌入
• epoch: 时期
• Euler Ancestral (Euler a): 基于k-diffusion的采样方法，使用祖父采样与欧拉方法步数。可在20~30步数生出好结果。
• Euler: 基于k-diffusion的采样方法，使用欧拉方法步数。可在20~30步数生出好结果。
• fine-tune: 微调
• float16 (fp16): 半精度浮点数
• float32 (fp32): 单精度浮点数
• generate：生成图片
• Generative Adversarial Network (GAN)：生成对抗网络，让两个神经网络相互博弈的方式进行学习的训练方法。
• GFPGAN: 腾讯于2021年发表的脸部修复模型。
• hypernetwork: 超网络
• image to image: 图生图
• inference: 模型推理
• inpaint: 内补绘制
• interrogator: 图像理解
• k-diffusion: Karras等人于2022年发表的PyTorch扩散模型，基于论文〈Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models〉所实作。
• latent diffusion: 潜在扩散
• latent space: 潜在空间
• learning rate: 学习率
• Lora beYond Conventional methods, Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion (LyCORIS)
• low-rank adaptation (LoRA): 低秩自适应，2023年由Microsoft发表，用于微调大模型的技术。
• machine learning: 机器学习
• model：模型
• negative prompts: 负向提示词
• outpaint: 外补绘制
• pickle: 保存张量的模型格式，扩展名为.pt
• postprocessing: 后处理
• precision: 精度
• preprocessing: 预处理
• prompts: 提示词
• PyTorch: 一款开源机器学习库
• safetensors: 由Huggingface研发，安全保存张量的模型格式。
• sampling method: 采样方法
• sampling steps: 采样步数
• scheduler: 调度器
• seed: 种子码
• Stable Diffusion: 稳定扩散，一个文生图模型，2022年由CompVis发表，由U-Net、VAE、Text Encoder三者组成。
• text encoder: 文本编码
• text to image: 文本生成图片，文生图
• textual inversion: 文本倒置
• tiling: 平铺
• token: 词元
• tokenizer: 标记解析器
• Transformers: HuggingFace研发的一系列API，用于辅助PyTorch、TensorFlow、JAX机器学习，可下载最新预训练的模型。
• U-Net：用于影像分割的卷积神经网络
• unified predictor-corrector (UniPC): 统一预测校正，2023年发表的新采样方法。
• upscale: 升频，放大
• variational auto encoder (VAE): 变分自动编码器
• weights: 权重
• xFormers: 2022年由Meta发表，用于加速Transformers，并减少VRAM占用的技术。