Stable Diffusion 代码解读 初始化图像:扩散模型中被忽视的控制机制 本文基于The Annotated Diffusion Model 原理部分 扩散模型:和其他生成模型一样,实现从噪声(采样自简单的分布)到数据样本的转换。 扩散模型的两个步骤: 一个固定的(预先定义好的)前向扩散过程 q :逐步向图片增加噪声直到最终得到一张纯噪声。 一...
2. Diffusion Model 简要原理 2.1 前向扩散 (Forward Diffusion Process) 2.2 反向扩散 (Reverse Diffusion Process) 3. 代码实现 3.1 数据集准备 3.2 模型结构 3.3 扩散过程 3.4 训练过程 3.5 生成样本 3.6 结果动画展示 4. 公式推导 4.1 变分下界 (Variational Lower Bound) 的推导 4.2 的推导 4.3 的推导 4....
54、Probabilistic Diffusion Model概率扩散模型理论与完整PyTorch代码详细解读 deep_thoughts 23.3万 1666 Diffusion | DDPM 代码精讲 Enzo_Mi 2029 2 【B站首推】浙江大学大模型公开课,2025最新浙大内部VIP大模型课程,大模型原理与技术教程,从入门到进阶,全程干货讲解,拿走不谢! IT界扛霸子 2.4万 64 ...
【大白话01】一文理清 Diffusion Model 扩散模型 | 原理图解+公式推导 2262 1 02:09:11 App 基于扩散模型,从零开始写代码,完成图像融合 2001 2 01:02:27 App Diffusion | DDPM 代码精讲 4.4万 384 01:57:34 App 【李宏毅】2024年公认最好的扩散模型【Diffusion Model】教程!从入门到进阶,一套全解决!-...
在过去的大半年里,以Stable Diffusion为代表的AI绘画是世界上最为火热的AI方向之一。或许大家会有疑问,Stable Diffusion里的这个"Diffusion"是什么意思?其实,扩散模型(Diffusion Model)正是Stable Diffusion中负责生成图像的模型。想要理解Stable Diffusion的原理,就一定绕不过扩散模型的学习。
model.train() n_iter=0forepochinrange(EPOCH): last_loss=0forbatch_x,batch_clsindataloader:#图像的像素范围转换到[-1,1],和高斯分布对应batch_x=batch_x.to(DEVICE)*2-1#引导分类IDbatch_cls=batch_cls.to(DEVICE)#为每张图片生成随机t时刻batch_t=torch.randint(0,T,(batch_x.size(0),)).to...
Diffusion Model recap ▲与 MHVAE 不同,编码器侧的潜在向量分布并不经过学习得到,而是固定为线性高斯模型 这一点和 VAE 有很大不同。VAE 里编码器侧的潜在向量的分布是通过模型训练得到的。而扩散模型里,前向加噪过程里的每一步都是基于上一步结果的高斯变换。其中 一般当作超参设置得到。这点对于我们计算扩散...
Stable Diffusion Model 一. 原理 diffusion整体思路如下: 说明: 整个过程主要分为正向过程和逆向过程.正向过程主要是将图像转化为纯噪声的过程,而逆向过程正好相反,是将纯噪声还原为原图像的过程. 正向过程:对于一张图像α0α0我们为它添加一个服从标准正态分布的噪声z0z0,然后再在此基础上添加噪声z1z1,每次添加...