Stable Diffusion和GAN(Generative Adversarial Network)是两种用于生成图像的不同方法。 Stable Diffusion是一种基于扩散过程的图像生成方法,它通过逐步增加噪声来生成图像。该方法利用可逆的随机过程来逐渐改变噪声信号,从而生成逼真的图像。Stable Diffusion方法的优点是可以生成高质量、高分辨率的图像,并且具有稳定的训练过程...
Stable Diffusion(SD)模型和GAN模型一样,是生成式模型,了解GAN模型的朋友都知道,生成式模型能够生成和训练集分布相似的输出结果(拟合数据分布),在计算机视觉领域是图片,在自然语言处理领域是文字。 下面是主流生成式模型各自的生成逻辑: 生成式模型的主流架构 在这里拿GAN详细展开讲讲,由于篇幅原因,VAE和Flow-based mo...
Stable Diffusion 是一个深度学习技术，主要用于图像生成和图像增强任务。它的核心思想是通过稳定的训练过程...
在第二个实验中,他们测试了模型文生图的能力,结果显示,GigaGAN 表现出与 Stable Diffusion(SD-v1.5)相当的 FID,同时产生的结果比扩散或自回归模型快得多。 在第三个实验中,他们将 GigaGAN 与基于蒸馏的扩散模型进行比较,结果显示,GigaGAN 能比基于蒸馏的扩散模型更快地合成更高质量的图像。 在第四个实验中,他...
GAN | VAE | Flow base model Diffusion Model:扩散模型,当前DALL-E, Midjourney, Stable Diffusion图片生成的核心都是Diffusion Model,它就是通过不停去除噪音期望获得好结果的生成模型。 早期的扩散模型在AI绘画中效果不好,而且单张图生成需要10-15分钟,后来英国 Stability AI 公司对模型进行了改进并开源,把图片生...
1. 图像去噪:Diffusion技术可以用于图像去噪。原理是通过模拟扩散过程,平滑图像中的噪声,同时保留图像的主要特征。这种方法通常被称为非线性扩散滤波或各向异性扩散滤波。 2. 图像分割:Diffusion技术也可以用于图像分割。通过模拟扩散过程,我们可以得到图像的区域信息,然后根据这些信息将图像分割成不同的区域。
而稳定扩散(Stable Diffusion)则是一种用于图像生成的训练方法。本文将介绍VAE-GAN和稳定扩散的原理。 首先,我们来了解一下VAE-GAN的原理。VAE-GAN基于VAE和GAN的结合。VAE是一种生成模型,它的目标是学习输入数据的潜在变量空间,其他的形式与之相关联的可以叫做变分自动编码机(Variational Autoencoder,VAE),VAE由两...
二、Stable Diffusion 模型的运行原理 在上面介绍的几个概念中,你会发现都包含了 Diffusion 扩散模型这个词,所以我们先从它开始讲起。 Diffusion 模型是图像生成领域中应用最广的生成式模型之一,除此之外市面上还有生成对抗模型(GAN)、变分自动编码器(VAE)、流模型(Flow based Model)等其他模型,它们都是基于深度学习...
GAN是一个由两个网络组成的对抗系统,生成网络和判别网络。生成网络的目标是生成与真实数据相似的样本,而判别网络的目标是区分生成样本和真实样本。两个网络通过对抗训练来互相提高。GAN的核心思想是生成网络去学习数据分布,而判别网络则通过判断生成样本与真实样本的不同来指导生成网络的训练。最终,生成网络可以生成与...