Latent Diffusion 最早是2022年4月的论文提出的,德国出品,在这一年当中可以说火的一塌糊涂。市面上先后出现了Stable Diffusion、Dalle2、Imagen等等质量比较高的图像生成软件供玩家使用。最近又出了升级版 Stable Diffusion XL,可以生成细节更丰富尺寸更多变的图像,为了能更全面的了解生成模型,这里返回来巩固一下最初版...
论文源码:GitHub - CompVis/latent-diffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models sd-v1:GitHub - CompVis/stable-diffusion: A latent text-to-image diffusion model sd-v2:GitHub - Stability-AI/stablediffusion: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models SDXL: ...
克隆latent-diffusion的库,进入latent-diffusion的文件夹 cd latent-diffusion 如果机器在国内,修改environment.yaml文件 在https://github.com前面添加https://mirror.ghproxy.com/ 即如下所示: https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/ 使国内可以正常下载github内容(感谢提供代理的同学,如果代理不能用的话...
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...
(vi)最后,我们在https://github.com/CompVis/latent-diffusion上发布了预处理的潜在扩散和自动编码模型,该模型除了训练DM外,还可用于各种任务[81]。 2 相关工作 图像合成的生成模型 图像的高维性对生成性建模提出了明显的挑战。生成对抗网络(GAN)[27]允许对高分辨率图像进行具有良好感知质量的高效采样[3,42],但...
LDM(latent diffusion model) 类似于DDPM,只不过Zt是latent feature,Z0是AE的Encoder推理出的原始特征,ZT是纯噪声特征。LDM的噪声估计器是一个UNet,用来预测每一步去噪所需噪声。 Conditioning Mechanisms 条件特征可以是文本、图像或者其它模态信息,不过应该需要对应到同一个latent空间(比如,使用CLIP)。以文本为例,文本...
latent diffusion 原理详解latent diffusion原理详解 潜在扩散是指在网络节点之间传播信息、观点或创新时,通过网络上的联系和连结来推动扩散的过程。该过程是指通过网络中的节点之间相互影响和交流,逐渐将信息传递给更多的节点,最终达到广泛传播的状态。 潜在扩散的原理可以分为以下几个方面: 1.社会影响:潜在扩散的过程...
在进行Latent diffusion模型的训练之前,首先需要准备训练数据集。数据集的选择和准备对模型的训练效果起着至关重要的作用。通常情况下,可以选择合适的图像、文本或音频数据集作为训练数据,确保数据的多样性和丰富性。 3. 模型搭建 在数据准备完成后,接下来需要搭建Latent diffusion模型。模型的搭建包括确定模型的架构、网...
latent diffusion的训练步骤-回复 在机器学习领域中,概率图模型是一种强大且灵活的工具,用于建模和解决各种问题。概率图模型是一种表示随机变量之间依赖关系的图结构,其中节点表示变量,边表示变量之间的条件依赖关系。图模型可以大大简化复杂问题的建模和推理过程。 概率图模型中的一种重要类型是“潜在扩散模型”(Latent ...
Latent Diffusion是一种基于概率流动的生成模型,能够实现高质量的图像生成和插值。其代码实现基于PyTorch框架,主要包括以下部分: 1.数据处理:包括数据读取、预处理和批量处理等。 2.模型结构:包括编码器、解码器和潜变量流动模型等。 3.模型训练:包括损失函数、优化器和训练循环等。 4.模型测试:包括生成样本和插值等...