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...
semantic encoder的目标是将输入图像编码为描述性向量z_{sem} = \operatorname{Enc}\left(\mathbf{x}_{0}\right),其中包含丰富的语义信息可以帮助decoderp_{\theta}\left(\mathbf{x}_{t-1} \mid \mathbf{x}_{t}, \mathbf{z}_{\mathrm{sem}}\right)去噪和预测输出图像,这个semantic encoder与UNet dec...
(a) 生成对抗网络基本原理 (b) Encoder-Decoder 模型 (c) DCGAN 和 WGAN 算法示例 4. 注意力机制 4.1 Seq2Seq 模型 4.2 (自)注意力机制模型的原理和工作机制 4.3 Transformer 模型及应用 4.4 BERT 模型与预训练方法介绍 4.5 基于...
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。...
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。 SD模型的潜空间为4 x 64 x 64 维,比图片的像素点空间要小48倍。前面提到的前向与反向扩散都是在潜空间里完成。 所以在训练时,不再是生成一张噪点图,而是在潜空间里生成一个随机张量(tensor)。并且在...
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...
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,限于篇幅我们不做进一步详解。 AI深度学习与显卡的共同进化史 硬件配置方面,由于Stable Diffusion需要用到Pytorch框架,而NVIDIA的CUDA生态在...
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。
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。
不同于vae encoder/decoder的叫法,diffusion 的两个过程称为前向过程(加噪)和反向过程(去噪),这两个过程的中间态是一个和输入图像相同尺寸的高斯噪声。而vae是通过数据驱动的方式压缩到一个一维隐空间,这个隐空间也是一个高斯分布,并且不需要n step,而是只需要 1 step。