1.最左侧,encoder-decoder,encoder可以看到全部的文本信息得到编码向量;decoder是自回归生成,所以训练时通过causal mask,让decoder只能看到当前时间步前边的文本信息和encoder的输出向量 2.中间的decoder,和左侧的decoder类似,只是输入缺少encoder的输出向量 3.PrefixLM ,混合了前两者,模型的部分层能看到全部文本,部分只能看...
VAE由Encoder和Decoder两个部分组成,首先需要输入x,经过Encoder编码后,得到(μ,σ),分别表示均值和方差,这两个变量可以确定一个分布,然后在当前分布中采样出样本z。z通常是一个比x维度更低的向量。采样出来的z输入Decoder,希望Decoder的输出x`与输入的x越接近越好。这样就达到了图像压缩的效果。 在训练Stable Diffu...
2. 概览 通常来说一个自编码器autoencoder包含两部分: Encoder: 将图像作为输入,并将其转换为潜在特征空间的低维度表示 Decoder: 将低纬度特征表示作为输入,并将其解码为图像进行输出 整体过程如下所示: 正如我们在上图看到的,编码器就像一个压缩器,将图像压缩到较低的维度,解码器从压缩表示中重新创建原始图像。...
简单来说，在Stable Diffusion的文生图工作时，就是通过CLIP模型作自然语义处理，将自然语义提示词（Prompt）转化为词向量（Embedding）。然后通过UNET大模型进行分步扩散去噪，最后通过VAE变分自编码器进行压缩（Encoder）和反解（Decoder），最终解析生成我们想要的分辨率大小的图片。当然，实际的算法和流程比这个要复杂不...
在Stable Diffusion v1里,VAE files用于提升眼睛与脸的准确度。它们实际上是我们前面提到的autoencoder中的decoder。通过进一步的fine-tune decoder,模型可以生成出更多的细节。 回到顶部 5. Conditioning(条件) 到目前为止,我们还没介绍文本是如何影响图片生成的。如果没有文本prompt的影响,SD模型也不会是一个text-to...
简单来说,在Stable Diffusion的文生图工作时,就是通过CLIP模型作自然语义处理,将自然语义提示词(Prompt)转化为词向量(Embedding)。然后通过UNET大模型进行分步扩散去噪,最后通过VAE变分自编码器进行压缩(Encoder)和反解(Decoder),最终解析生成我们想要的分辨率大小的图片。当然,实际的算法和流程比这个要复杂不少,限于篇幅...
Encoder将一张图片压缩到“潜空间”里的一个低维空间表示 Decoder从“潜空间”里的表示恢复为一张图片 下列代码演示了VAE模型的使用方法,其中load_vae为根据配置init_config去初始化模型,然后从预训练模型model.ckpt中读取参数,预训练模型的first_stage_model即指代VAE模型。
人工智能分析平台Sisense的AI负责人Yael Lev表示,VAE学会更有效地表示信息。它们由两部分组成:一个编码器(encoder),使数据更小,另一个解码器(decoder),使数据恢复到原始形式。它们非常适合从较小的信息中创建新示例,修复嘈杂的图像或数据,在数据中发现异常内容并填充缺失的信息。
具体的扩散模型中噪声预测的部分采用的是Transformer结构。每个时间点由mask以及三元组组成,输入到Transformer中,作为去噪模块预测噪声。详细结构包括3层Transformer,每个Transformer包括2层Encoder和2层Decoder网络,Decoder的输出使用残差网络连接,并输入到卷积Decoder生成噪声预测结果。
在模型结构上,采用U-Shape的形式,Encoder部分每一层Transformer后做downsample,来提取不同分辨率下的图像信息,Decoder部分再逐渐upsample。 END