一言以蔽之：ddpm采样太慢了，iddpm（improved）和ddim的初衷都是为了加速采样而设计的。只不过iddpm是...
本文对 Stable Diffusion 主要使用的如 DDPM、DDIM、PLMS 等算法进行分析,详解其代码实现。 源码地址:Stable Diffusion DDPM 对原理进行朴素回顾 DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models)算法之前在 扩散模型 (Diffusion Model) 简要介绍与源码分析 介绍过,推导有些复杂,这里就用朴素的大白话描述一下我觉得最重要...
本文对 Stable Diffusion 主要使用的如 DDPM、DDIM、PLMS 等算法进行分析,详解其代码实现。 源码地址:Stable Diffusion DDPM 对原理进行朴素回顾 DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models)算法之前在扩散模型 (Diffusion Model) 简要介绍与源码分析介绍过,推导有些复杂,这里就用朴素的大白话描述一下我觉得最重要的...
Stable Diffusion 中,DDIM 的源码实现位于:https://github.com/CompVis/stable-diffusion/blob/main/ldm/models/diffusion/ddim.py 伪代码如下(DDIM 默认只迭代 50 步): PLMS 没有详细进行公式推导,平时加班就已经很辛苦了: 逃避虽然可耻,但是有用 … 论文中给出采样过程的公式如下: 伪代码如下: 资源汇总 Stable...
上面实验展示了不同采样倍率的LDM的推理速度(其中不同的点代表不同的采样步骤数 - 这里参考DDIM,使用了{10,20,50,100,200}),可以看到在潜在空间中推理会显著提升模型效率。 条件信息建模 为了引入条件信息,Stable Diffusion在扩散模型中(即U-Net)引入了cross-attention机制,如上面的模型结构图所示,先通过一个条件...
因为生成过程是确定的,所以 DDIM 有连续性。意思是:在同一个潜变量上进行条件抽样的样本,应该具有类似的高维度特征。 因为连续性,DDIM 能够从潜变量中得的有意义的语义插值。 3.2.2 LDM "High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models"一文提出了Stable Diffusion和潜扩散模型(Latent Diffusion Model...
因为连续性,DDIM 能够从潜变量中得的有意义的语义插值。 3.2.2 LDM "High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models"一文提出了Stable Diffusion和潜扩散模型(Latent Diffusion Model / LDM)。LDM 通过在潜空间中运行扩散过程(DDPM 则是在图像像素空间中)减少了训练成本,加快了推断速度。该文的启发来...
因为连续性,DDIM 能够从潜变量中得的有意义的语义插值。 3.2.2 LDM "High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models"一文提出了Stable Diffusion和潜扩散模型(Latent Diffusion Model / LDM)。LDM 通过在潜空间中运行扩散过程(DDPM 则是在图像像素空间中)减少了训练成本,加快了推断速度。该文的启发来...
High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models - stablediffusion/ldm/models/diffusion/ddpm.py at main · Stability-AI/stablediffusion
因为生成过程是确定的,所以 DDIM 有连续性。意思是:在同一个潜变量上进行条件抽样的样本,应该具有类似的高维度特征。 因为连续性,DDIM 能够从潜变量中得的有意义的语义插值。 3.2.2 LDM "High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models"一文提出了Stable Diffusion和潜扩散模型(Latent Diffusion Model...