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...
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...
Stable Diffusion 中，DDIM 的源码实现位于：https://github.com/CompVis/stable-diffusion/blob/main/ld...
Stable diffusion模型假设节点的活跃度是固定不变的，而latent diffusion模型则假设节点的影响力是动态可变...
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...
stable diffusion模型是Stability AI开源的一个text-to-image的扩散模型,其模型在速度与质量上面有了质的突破,玩家们可以在自己消费级GPU上面来运行此模型,本模型基于CompVis 和 Runway 团队的Latent Diffusion Models, https://github.com/CompVis/stable-diffusion ...
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...
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...
与Diffusion Models和GAN模型相比,Stable Diffusion(Latent Diffusion Model模型)具备更快速、更稳定的特点。 更快速:与Diffusion Models相比,Latent Diffusion Model模型通过减少噪声的数量和步骤,从而减少模型的训练时间。 更稳定:与GAN相比更稳定,GAN作为是早期的图像生成模型,通过生成器(Generato)与判别器(Discriminator)...
与Diffusion Models和GAN模型相比,Stable Diffusion(Latent Diffusion Model模型)具备更快速、更稳定的特点。 更快速:与Diffusion Models相比,Latent Diffusion Model模型通过减少噪声的数量和步骤,从而减少模型的训练时间。 更稳定:与GAN相比更稳定,GAN作为是早期的图像生成模型,通过生成器(Generato)与判别器(Discriminator)...