AI Tasarım Sözlüğü

Görüntünün farklı bölgelerine farklı metin talimatları atayarak her alan için bağımsız içerik kontrolü sağlayan gelişmiş bir prompt tekniğidir. Kompozisyon ve düzen üzerinde hassas kontrol imkânı tanır.

Üretilen bir görselin verilen metin promptuyla ne kadar örtüştüğünü ölçen değerlendirme metriğidir. CLIP modelinin metin ve görüntü gömmeleri arasındaki kosinüs benzerliğini hesaplayarak prompt uyumunu sayısallaştırır.

Diffusion modellerine ek kontrol katmanları ekleyerek görsel üretim sürecinde poz, kenar, derinlik haritası gibi yapısal koşullar belirlemeye yarayan bir sinir ağı mimarisidir.

Google tarafından geliştirilen, birkaç fotoğrafla AI modellerini belirli bir konu veya stile özelleştiren fine-tuning yöntemidir.

Bir modelin, öğrenilmiş görsel tercihleri temel alarak bir görüntüye verdiği tahmini estetik değerlendirmedir.

Önceden eğitilmiş bir yapay zeka modelini belirli bir görev, stil veya veri seti üzerinde ek eğitim vererek özelleştirme sürecidir.

Koşullandırma, bir yapay zeka modelinin belirli girdilere göre çıktı üretmesini yönlendiren süreçtir.

Kuantizasyon, modeldeki sayısal değerleri daha az bit kullanan formatlara dönüştürerek boyutunu küçülten ve hızlandıran bir tekniktir.

Büyük yapay zeka modellerini küçük, eğitilebilir matrisler ekleyerek verimli bir şekilde fine-tune etme yöntemidir. Orijinal model ağırlıkları değişmeden kalır.

Model birleştirme, iki veya daha fazla modelin ağırlıklarını matematiksel yöntemlerle birleştirerek hibrit bir model oluşturma tekniğidir.

Model damıtma, büyük bir öğretmen modelin bilgisini küçük bir öğrenci modele aktarma sürecidir.

Video ve animasyon üretiminde ardışık kareler arasında görsel tutarlılığın korunmasıdır. Nesnelerin, karakterlerin ve arka planın kareden kareye tutarlı görünmesi için kullanılan teknikler bütünüdür.