Eine Methode, bei der kontrastierende Vektoren im Embedding Space genutzt werden, um unerwünschte Eigenschaften in generierten Inhalten zu unterdrücken.

Ein Prompt, der gezielt darauf abzielt, bestimmte Elemente oder Stile aus dem generierten Output auszuschließen.

Automatisierte Verfahren, die nach der optimalen Netzwerkarchitektur für eine gegebene Aufgabe suchen, indem sie verschiedene Konfigurationen evaluieren.

Ein System künstlicher Neuronen, das darauf ausgelegt ist, Muster in Daten zu erkennen und zu verarbeiten, inspiriert von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns.

Der Einsatz neuronaler Netze zur Erzeugung von Bildern oder Videos, bei dem traditionelle Rendering-Methoden durch datengetriebene Ansätze ergänzt oder ersetzt werden.

Eine Technik, bei der der künstlerische Stil eines Bildes, etwa Pinselstriche und Farbschemata, auf ein anderes Bild übertragen wird.

Eine festgelegte Abfolge von Rauschpegeln in Diffusionsmodellen, die den Übergang von völliger Zufälligkeit zu strukturiertem Output steuert.

Eine Schicht in einem neuronalen Netzwerk, die Eingaben standardisiert, um den Trainingsprozess zu stabilisieren.

Der Einsatz unkonventioneller oder innovativer Prompts, um das Modell zu unerwarteten, kreativen Ergebnissen zu inspirieren.

Ein System, das Inhalte auf nicht jugendfreie oder unangemessene Elemente überprüft und diese blockiert, um sichere Outputs zu gewährleisten.

Ein Ansatz, bei dem nahezu kein spezifischer Input gegeben wird, um zu beobachten, welche standardisierten Ergebnisse generiert werden.

Eine grundlegende Python-Bibliothek zur effizienten Verarbeitung und Speicherung numerischer Daten in Form mehrdimensionaler Arrays, die in vielen KI-Anwendungen verwendet wird.