Stable Diffusion 的方法非常巧妙,其把扩散过程转换到了低维度的隐空间中,解决了这个问题。 方法介绍 本方法的整体结构如下图所示,主要分为三部分:最左侧的红框对应于感知图像压缩,中间的绿框对应 Latent Diffusion Models,右侧的白框表示生成条件,下面将分别介绍这三个部分。 Latent Diffusion Models 结构图 感知图像...
稳定扩散是一种潜在的文本到图像扩散模型。由于Stability AI捐赠的计算资源以及LAION的支持,得以在LAION-5B数据库的子集上训练了一个Latent Diffusion模型,用于处理512x512的图像。类似于谷歌的Imagen,该模型使用了一个冻结的CLIP ViT-L/14文本编码器来根据文本提示对模型进行条件化。该模型具有8.6亿个UNet和1.23亿个...
目前火出圈的Dalle24, Stable Diffusion5都用到了LDM技术。下面我们来看LDM是如何做的。 2 方法 2.1 整体架构 LDM主要参考了VQGAN6的思路,其整体架构如下图所示。与传统Diffusion model在像素空间(pixel-based diffusion model)重建不同的是,LDM是在隐空间进行重建。为了得到图片的隐空间表征,LDM需要预选训练一个...
两者之间的关系主要在于Stable Diffusion是基于Latent Diffusion Models的原理开发的,它继承了LDMs在生成图像方面的一些优点,例如能够在潜在空间中有效地模拟复杂的数据分布。同时,Stable Diffusion通过特定的改进和优化,进一步提高了图像生成的质量和效率。 简而言之,Latent Diffusion提供了一种框架,而Stable Diffusion是在这个...
而Stable Diffusion的出现或者说LDM的出现,解决了之前文生图方向的一些缺点。Stable Diffusion准确来说是基于Latent Diffusion Models的整体架构,也就是LDM的架构来完成的。 其中主要分为三大部分。第一是Pixel部分的内容,编解码器,把图像进行编码,其次经过Latent Space,进行Diffusion传播,进行去噪,然后进行编辑,再进行解噪...
Latent Diffusion Model初体验 目录 源码拷贝 虚拟环境 VSCode带命令行参数运行py文件 txt2img img2img 问题记录 此方式在服务器(Ubuntu)上安装Stable Diffusion,使用miniconda虚拟环境。在Windows10系统上使用VScode远程开发方法进行调试和运行。 注意:使用VSCode连接服务器远程开发调试,代码中的相对路径是打开文件夹的路径...
而Stable Diffusion的出现或者说LDM的出现,解决了之前文生图方向的一些缺点。Stable Diffusion准确来说是基于Latent Diffusion Models的整体架构,也就是LDM的架构来完成的。 其中主要分为三大部分。第一是Pixel部分的内容,编解码器,把图像进行编码,其次经过Latent Space,进行Diffusion传播,进行去噪,然后进行编辑,再进行解噪...
本文介绍Stable-diffusion背后的关键技术 Stable-diffusion:https://stablediffusionweb.com/ 这是知乎上对扩散模型...
稳定扩散相对于潜在扩散的主要改进体现在以下几点：首先，在训练数据方面，稳定扩散使用了更大、质量更高的数据集进行训练。相比潜在扩散使用较小的laion-400M数据集，稳定扩散在laion-2B-en数据集上训练，显著增加了训练数据量，并通过数据筛选提升了数据质量，例如去除了带有水印的图像和选择美学评分较高...
800张的数据集训练至Loss“稳定”(但是timesteps太小了生成质量不稳定),使用A40的情况下需要60小时。于是打算切换到Stable Diffusion使用的算法——Latent Diffusion上面。 但Latent Diffusion的源码是2021年的,有些依赖更新后,按库中的environment.yaml文件配置conda环境后无法正常使用,但幸好issue有人已经解决了,所以在...