本手冊中有關於Stable Diffusion的專有名詞，附上中文翻譯與註釋，以正體中文(臺灣)的翻譯為主。

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

• artificial intelligence generated content (AIGC): 生成式人工智慧
• ancestral sampling: 祖先取樣，又稱向前取樣
• annotation: 標示
• batch count: 批次數量
• batch size: 批次大小
• checkpoint: 存檔點，模型格式，附檔名為.ckpt。
• classifier-free guidance scale (CFG scale): 事前訓練的條件控制生成方法。
• CodeFormer: 2022年由Shangchen Zhou等人發表的臉部修復模型。
• conditioning：制約訓練
• ControlNet: 2022年由Lvmin Zhang發表，通過加入額外條件來控制擴散模型的神經網路結構。
• cross-attention: 分散注意
• dataset: 資料集
• denoising: 去噪，降噪
• diffusion: 擴散
• Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM): 去噪擴散隱式模型，2022年由Jiaming Song等人發表的取樣方法。
• Dreambooth: Google Research和波士頓大學於2022年發表的深度學習模型，用於調整現有的文生圖模型。
• embedding: 嵌入
• epoch: 時期
• Euler Ancestral (Euler a): 基於k-diffusion的取樣方法，使用祖父取樣與歐拉方法步數。可在20~30步數生出好結果。
• Euler: 基於k-diffusion的取樣方法，使用歐拉方法步數。可在20~30步數生出好結果。
• fine-tune: 微調
• float16 (fp16): 半精度浮點數
• float32 (fp32): 單精度浮點數
• generate：生成圖片
• Generative Adversarial Network (GAN)：生成對抗網路，讓兩個神經網路相互博弈的方式進行學習的訓練方法。
• GFPGAN: 騰訊於2021年發表的臉部修復模型。
• hypernetwork: 超網路
• image to image: 圖生圖
• inference: 模型推理
• inpaint: 內補繪製
• interrogator: 圖像理解
• k-diffusion: Karras等人於2022年發表的PyTorch擴散模型，基於論文〈Elucidating the Design Space of Diffusion-Based Generative Models〉所實作。
• latent diffusion: 潛在擴散
• latent space: 潛在空間
• learning rate: 學習率
• Lora beYond Conventional methods, Other Rank adaptation Implementations for Stable diffusion (LyCORIS)
• low-rank adaptation (LoRA): 低秩自適應，2023年由Microsoft發表，用於微調大模型的技術。
• machine learning: 機器學習
• model：模型
• negative prompts: 負向提示詞
• outpaint: 外補繪製
• pickle: 儲存張量的模型格式，副檔名為.pt
• postprocessing: 後處理
• precision: 精度
• preprocessing: 預處理
• prompts: 提示詞
• PyTorch: 一款開源機器學習庫
• safetensors: 由Huggingface研發，安全儲存張量的模型格式。
• sampling method: 取樣方法
• sampling steps: 取樣步數
• scheduler: 排程器
• seed: 種子碼
• Stable Diffusion: 穩定擴散，一個文生圖模型，2022年由CompVis發表，由U-Net、VAE、Text Encoder三者組成。
• text encoder: 文本編碼
• text to image: 文字生成圖片，文生圖
• textual inversion: 文本倒置
• tiling: 平鋪
• token: 詞元
• tokenizer: 標記解析器
• Transformers: HuggingFace研發的一系列API，用於輔助PyTorch、TensorFlow、JAX機器學習，可下載最新預訓練的模型。
• U-Net：用於影像分割的卷積神經網路
• unified predictor-corrector (UniPC): 統一預測校正，2023年發表的新取樣方法。
• upscale: 升頻，放大
• variational auto encoder (VAE): 變分自動編碼器
• weights: 權重
• xFormers: 2022年由Meta發表，用於加速Transformers，並減少VRAM佔用的技術。