然后我们将使用稳定扩散以三种不同的方式创建图像,从简单到复杂。 1、稳定扩散模型 扩散模型是机器学习模型,经过训练可以逐步对随机高斯噪声进行去噪以获得感兴趣的样本,例如图像。 扩散模型有一个主要的缺点,因为去噪过程的时间和内存消耗都非常昂贵。 这会使进程变慢并消耗大量内存。 这样做的主要原因是它们在像素空...
一、加载大模型 一个基础的大模型由模型、clip提示词标注、vae渲染器组成,他们分别位于这三个部分: 模型指的是上面介绍过的模糊算法,这里不做更多介绍; clip提示词标注可以把它看作是一个字典,一个名词对应一部分潜空间方块(比如目录中的西红柿和番茄,都指向字典的某一页内容。而这两页关于西红柿和番茄的描述都是...
扩散模型有一个主要的缺点,因为去噪过程的时间和内存消耗都非常昂贵。 这会使进程变慢并消耗大量内存。 这样做的主要原因是它们在像素空间中运行,这变得非常昂贵,尤其是在生成高分辨率图像时。 引入稳定扩散来解决这个问题,因为它依赖于潜在扩散。 潜在扩散通过在较低维度的潜在空间上应用扩散过程而不是使用实际像素空...
此外,稳定扩散在其他领域也有许多应用,例如在金融领域中,稳定扩散可以用来描述股票价格的波动等。五、结论稳定扩散是物理学中的一个重要概念,它描述了物质在空间中的均匀分布,这种分布不随时间而变化。本文重点介绍了稳定扩散的定义、数学模型、应用以及最新研究进展。稳定扩散的概念和方法在许多领域都有广泛的应用,并且...
Stable Diffusion:探索深度学习中的稳定扩散模型 在人工智能和深度学习的浪潮中,生成模型已成为一种强大的工具,能够模拟和生成类似于真实世界的数据。其中,扩散模型(Diffusion Models)近年来备受关注,尤其是Stable Diffusion,一种先进的扩散模型,以其高效、稳定和高质量的数据生成能力而脱颖而出。本文将深入探讨Stable Dif...
条件扩散 扩散模型是依赖于先验条件的条件模型。在图像生成任务中,先验条件通常是文本、图像或语义地图。为了获取这个条件的潜在表示,使用一个转换器(如CLIP),将文本/图像嵌入到潜在向量“τ”中。因此,最终的损失函数不仅取决于原始图像的潜在空间,还取决于条件的潜在嵌入。
扩散模型的训练过程可以分为两部分: 正向扩散:向图像添加噪声。 反向扩散:去除图像中的噪声。 正向扩散过程 正向扩散过程是逐步向输入图像 x₀ 加入高斯噪声,在 T 步后得到一系列噪声图像样本 x₁, x₂, ..., xₜ。 稳定扩散模型的原名是潜扩散模型,扩散过程在潜在空间中进行,因此速度比纯扩散模型更快...
1. StableDiffusion 稳定扩散模型简介 Stable Diffusion是 Diffusion 扩散模型中最先进的模式( Diffusion 有一些早期版本,比如: 原始Diffusion、Latent Diffusion)。它采用了更加稳定、可控和高效的方法来生成高质量图像。在生成图像的质量、速度和成本上都有显著的进步,因此该模型可以直接在消费级显卡上实现图像生成,可达至...
Stable Diffusion 稳定扩散模型(上) Stable Diffusion 是 Diffusion 扩散模型中最先进的模式,它采用了更加稳定、可控和高效的方法来生成高质量图像。在生成图像的质量、速度和成本上都有显著的进步,因此该模型可以直接在消费级显卡上实现图像生成,可达至少512*512像素的图像。最新的 XL 版本可以在 1024*1024 像素的级别...
什么是稳定扩散(潜在扩散模型解释) - 深度学习与NLP于20220903发布在抖音,已经收获了6905个喜欢,来抖音,记录美好生活!