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扩散模型（Diffusion model）[4]与变分自编码器（VAEs）[5]、对抗生成网络（GANs）[6]、正则化流（N...
稳定扩散模型的原名是潜扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)。正如它的名字所指出的那样,扩散过程发生在潜在空间中。这就是为什么它比纯扩散模型更快。 潜在空间 首先训练一个自编码器,学习将图像数据压缩为低维表示。 通过使用训练过的编码器E,可以将全尺寸图像编码为低维潜在数据(压缩数据)。然后通过使用经过训...
如果有兴趣一起探讨技术细节或者合作科研的小伙伴可以通过文末的联系方式私信,或者在知乎搜索用户中森联系笔者。 扩散模型极简回顾 以下是DDPM扩散模型的极简回顾,具体的推导可以参考笔记[1]。 扩散模型的名字来源于其对于输入构建了一个离散步骤的马尔可夫链,不断加入随机噪声直至其成为无法辨识的纯噪声为止的前向过程...
早期工作Denoising Diffusion Probabilistic ModelsDDPM论文,思路是:前向过程:图片不断增加噪音,直到成为纯噪音逆向过程:从纯噪音开始,不断迭代,一步步降低噪声,直到生成图片。具体的一次迭代过程:第一步…
生成模型有很多分类,现在LLM大部分是autoregressive类的生成模型,但个人感觉diffusion类才是生成模型的未来。 一个简单的思考是,LLM现在生成的答案,一个token一个token地出来,生成出来后无法返回修改。 diffusion的话,对整个答案的token都进行修改。准确预测下一个词太难了,人类对答案都是多番修改的。
最近使用 stable diffusion 软件生成 ai 图片,完全是一个小白在瞎摸索,想把了解到的一些东西记录下来。…
Install and Run on AMD GPUs · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Wiki · GitHub。) 注意:过度使用,显卡会有损坏的风险。进行 512x 图片生成时主流显卡速度对比: 02、环境部署 2.1 手动部署 可以参考 webui 的官方 wiki 部署: Home · AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Wiki (http://github.com) ...
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