stable diffusion model是扩散模型比较有名的一个变体了,简单来说,与扩散模型对比,可以理解成stable diffusion model就是在latent space上的diffusion model,它只是在扩散模型前后加了一个编码器和解码器,先用编码器把图片压缩成比较小尺寸的latent data,然后把这个latent data当作扩散模型的输入,经过扩散模型之后的输出...
稳定扩散 Stable Diffusion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)...
为了近似目标去噪步骤q,我们只需要使用神经网络近似其均值。所以我们将近似均值 μθ 设置为与目标均值 μ̃ₜ 相同的形式(使用可学习的神经网络 εθ): 目标均值和近似值之间的比较可以使用均方误差(MSE)进行: 经过实验,通过忽略加权项并简单地将目标噪声和预测噪声与 MSE 进行比较,可以获得更好的结果。所以为...
decoder我们放在第二阶段采样阶段说,我们所使用的stablediffusion webui画图通常是在采样阶段,至于训练阶段,目前我们大多数普通人是根本完成不了的,它所需要训练时间应该可以用GPUyear来计量,(单V100的GPU要一年时间),如果你有100张卡,应该...
训练目标(损失函数)与纯扩散模型中的训练目标非常相似。唯一的变化是: 输入潜在数据zₜ而不是图像xₜ。 U-Net增加条件输入𝜏θ(y)。 采样 由于潜在数据的大小比原始图像小得多,所以去噪过程会快得多。 架构的比较 比较纯扩散模型和稳定扩散模...
稳定扩散 Stable Diffusion 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...
稳定扩散 Stable Diffusion 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...
Stable Diffusion 是一个强大的文本到图像生成模型，它融合了多种技术和模型。主要包括以下方面：1. 扩散模型 (Diffusion Model): 这是 Stable Diffusion 的核心，它利用了扩散过程来生成图像。扩散过程指的是将图像逐渐加入噪声，直到图像变得完全不可识别，然后通过反向过程从噪声中恢复出图像。Stable Diffusion 利用一...
扩散模型采样加速，各类“奇奇怪怪”的Diffusion Model，中等规模文生图。时间进入2021年秋，正逢ICLR和CVPR投稿。在本次CVPR中，我们迎来了“Stable Diffusion”的前身“Latent Diffusion”，还有那些为离散Diffusion做大做强的“VQ Diffusion”和“Unleashing Transformers”，以及离散进行到底的“MaskGIT”等一系列杰出的...
最简单的话来说就是:它先将特征张量进行高斯噪声处理,整个过程就跟马尔科夫链有些类似,然后再将已经满是高斯噪声的张量一步步进行降噪处理,最后得到我们想要的图。 (ps:所有的推算均不展示,想了解的可以去看看原论文) 先看看前向传播过程: 这里的x0表示原始数据,就比如图中的修苟,可以看到越往后面,噪声越大,...