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...
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)...
[3] N. A. Sergios Karagiannakos, “How diffusion models work: The math from scratch,” AI Summer, 29-Sep-2022. [4] L. Weng, “What are diffusion models?,” Lil’Log, 11-Jul-2021. [5] A. Seff, “What are diffusion models?,” YouTube, 20-Apr-2022. [6] Outlier, “Diffusion...
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...
Latent Diffusion Model:即潜在扩散模型,基于上面扩散模型基础上研制出的更高级模型,升级点在于图像图形生成速度更快,而且对计算资源和内存消耗需求更低 Stable Diffusion:简称SD模型,其底层模型就是上面的潜在扩散模型,之所以叫这个名字是因为其研发公司名叫Stability AI,相当于品牌冠名了 ...
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...
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,...
Stable Diffusion Model 稳定扩散模型采用了潜在扩散模型(Latent diffusion model)的结构。它通过引入变分自编码器(Variational Autoencoder)来对潜在空间进行建模,从而实现对图像生成过程的控制和优化。 图像分辨率(Image resolution) 图像分辨率在稳定扩散模型的训练中起着重要作用。通常情况下,高分辨率的图像能够生成更具细...