Generative on 中文AI术语词典https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/generative/Recent content in Generative on 中文AI术语词典Hugozh-cnSat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000Stable Diffusionhttps://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/stable_diffusion/Sat, 18 Jul 2026 11:35:05 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/stable_diffusion/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>Stable Diffusion 是一种深度学习模型，利用潜在扩散过程根据文本输入生成详细的图像。与在像素空间操作的扩散模型不同，它在压缩的潜在空间（latent space）中进行去噪过程，这大大降低了计算资源需求并提高了生成速度。它结合了变分自编码器（VAE）和条件扩散模型，是目前最流行的开源文生图技术之一。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一种潜在扩散模型，能够高效地从文本描述生成高质量图像。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>潜在扩散</li> <li>文生图</li> <li>生成式AI</li> <li>VAE (变分自编码器)</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>数字艺术创作</li> <li>概念可视化</li> <li>营销内容生成</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/dall-e-openai%E7%9A%84%E6%96%87%E7%94%9F%E5%9B%BE%E6%A8%A1%E5%9E%8B/">DALL-E (OpenAI的文生图模型)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/midjourney-%E7%9F%A5%E5%90%8Dai%E7%BB%98%E5%9B%BE%E5%B7%A5%E5%85%B7/">Midjourney (知名AI绘图工具)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/diffusion-models-%E6%89%A9%E6%95%A3%E6%A8%A1%E5%9E%8B/">Diffusion Models (扩散模型)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/gans-%E7%94%9F%E6%88%90%E5%AF%B9%E6%8A%97%E7%BD%91%E7%BB%9C/">GANs (生成对抗网络)</a></li> </ul>基于流的生成模型https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/flow_based_generative_model/Sat, 18 Jul 2026 11:17:25 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/flow_based_generative_model/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>基于流的生成模型通过对简单的基分布（如高斯分布）应用一系列可逆且可微的变换来构建复杂的概率分布。由于变换是可逆的，模型可以精确计算似然值，便于密度估计和采样。</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>一类利用可逆变换将简单分布映射到复杂数据分布的生成模型。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>可逆变换</li> <li>精确似然</li> <li>归一化流</li> <li>变量变换</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>图像生成</li> <li>密度估计</li> <li>异常检测</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/normalizing-flow-%E5%BD%92%E4%B8%80%E5%8C%96%E6%B5%81/">Normalizing Flow (归一化流)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/gan-%E7%94%9F%E6%88%90%E5%AF%B9%E6%8A%97%E7%BD%91%E7%BB%9C/">GAN (生成对抗网络)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/vae-%E5%8F%98%E5%88%86%E8%87%AA%E7%BC%96%E7%A0%81%E5%99%A8/">VAE (变分自编码器)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/coupling-layer-%E8%80%A6%E5%90%88%E5%B1%82/">Coupling Layer (耦合层)</a></li> </ul>已生成https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/generated/Sat, 18 Jul 2026 10:51:30 +0000https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/generated/<h2 id="definition">Definition</h2> <p>“生成的”一词描述了由生成式AI模型产生的输出，如文本、图像、音频或代码。与检索现有数据的基于检索的系统不同，生成式模型合成新的</p> <h3 id="summary">Summary</h3> <p>由AI模型创建的内容，而非直接从静态数据集中检索。</p> <h2 id="key-concepts">Key Concepts</h2> <ul> <li>生成式AI</li> <li>综合</li> <li>创作</li> <li>输出</li> </ul> <h2 id="use-cases">Use Cases</h2> <ul> <li>文本摘要</li> <li>图像合成</li> <li>代码生成</li> </ul> <h2 id="related-terms">Related Terms</h2> <ul> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/generative-%E7%94%9F%E6%88%90%E5%BC%8F/">Generative (生成式)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/llm-%E5%A4%A7%E8%AF%AD%E8%A8%80%E6%A8%A1%E5%9E%8B/">LLM (大语言模型)</a></li> <li><a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/diffusion-%E6%89%A9%E6%95%A3%E6%A8%A1%E5%9E%8B/">Diffusion (扩散模型)</a></li> </ul>