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1.23亿个文本编码器。 Code: https://github.com/CompVis/stable-diffusion Latent Diffusion Model(LDM) •第一块模型选择用预训练好的VQGAN 或者VAE来把图像降维。官方大部分LDM都选...
Latent diffusion model让文图生成能够实现10秒内在消费级GPU上生成图片,大大降低了落地门槛,是stable diffusion的基石 SD[1] Stable Diffusion就是在Latent Diffusion进行了一些细节上的改进,给出了明确的配置,可能可以理解为LDM是一种思想,而SD是这种思想扩大训练后的一个预训练模型。官方也说“Stable Diffusionis a...
Stable Diffusion 算法上来自 CompVis 和 Runway 团队于 2021 年 12 月提出的 “潜在扩散模型”（LDM ...
尽管有一些修改。模型使用Transformer的主要结构，虽然不再输出单个token，但每个token都有独立的输出头，每...
Stable Diffusion使用的是Latent Diffusion Model(潜在扩散模型),它通过使用经过训练的编码器(VAE中的E)将全尺寸图像编码为较低维度的图像,然后再在潜空间内进行正向扩散过程和反向扩散过程。再经过训练的解码器 (VAE中的D),将图像从其潜在表示解码回像素空间。
Stable Diffusion 背后的公司是足以与 OpenAI 抗衡的 Stability AI 公司。Stable Diffusion的模型架构是于2022年8月由 CompVis、Stability AI和 LAION 的研究人员在 Latent Diffusion Model 的基础上创建的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的 Patrick Esser,以及慕尼黑大学机器视觉学习组的 Robin Rom...
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...
2.Stable Diffusion:Stable Diffusion是一种特定的Latent Diffusion Model,它专注于生成高质量的图像。 Stable Diffusion利用了Latent Diffusion的基本原理,但进行了优化和调整,使其更适合于生成稳定且多样化的图像。 这包括使用特定的网络结构、训练技巧和优化算法来提高模型的性能和稳定性。
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...
整体来说,Stable Diffusion在训练的过程中是通过文本和图像进行匹配,然后进入VAE和U-Net中进行训练,训练后就可以理解文本和图像的匹配的关系。之后再去加入新的文本,让其进行扩散学习,通过噪音的叠加部分,最后在潜在空间上进行多次迭代,回到原始图像。 U-Net是从噪声中生成图像主要的模块,其原理是通过预测,在过程中反...