潜在扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)是一种用于生成图像的深度学习模型,其核心思想是通过在潜在空间中进行扩散过程来生成图像。LDM将生成任务分解为一个通过噪声到数据的转换过程,使得模型能够高效地生成高质量的图像。 优势: •压缩潜在空间:在低分辨率的潜在空间中训练扩散模型计算效率更高 •规整的平滑/压...
3、Stable Diffusion 使用了一种称为潜在扩散模型（LDM）的扩散模型。这种模型通过训练来去除添加到训练图...
Stable Diffusion、DALL-E 2、MidJourney之间的区别主要在于算法、风格和应用场景。Stable Diffusion使用稳定...
①stablediffusion是免费的,而midjouney是收费的,对于预算有限的普通人来说,stablediffusion更划算。 ②stablediffusion是开源的,而midjouney是闭源的,对于想要了解AI绘图技术原理和细节的普通人来说,stablediffusion更透明。 ③stablediffusion是灵活的,而midjouney是固定的,对于想要尝试不同功能和插件的普通人来说,stabl...
最后还没有完，如编码分析示意图，作者还构建了一个编码模型，用来预测LDM不同组件（包括图像z、文本c和zc）所对应的fMRI信号，它可以用来理解Stable Diffusion的内部过程。可以看到，采用了zc的编码模型在大脑后部视觉皮层产生的预测精确度是最高的。（zc是与c进行交叉注意的反向扩散后，z再添加噪声的潜在表征）相比...
Stable Diffusion v1指的是模型架构的特定配置,它使用下采样因子8的自动编码器,带有860M UNet和CLIP vitl /14文本编码器用于扩散模型。该模型在256x256图像上进行预训练,然后在512x512图像上进行微调。 SD v1 是在LDM的基础上建立的,与LDM的主要区别在于: ...
StableDiffusion BEiT-3 Midjourney V3 23年 BLIP2 VisualChatGPT GPT4 Midjourney V5 SAM(Segment Anything Model) FastSAM (中科院版SAM) MobileSAM DALLE3 且过程中会顺带介绍MiniGPT-4、VisualGPT到HuggingGPT、AutoGPT这几个模型 第一部分 从CLIP到BLIP1、BLIP2 ...
LDM/Stable Diffusion 论文的图 3:Stable Diffusion 模型架构 可以看到,此图最右侧还显示了输入“条件”(Conditioning)组件,这就是用来描述所生成的图像的文本提示词的转化组件 Clip text ,让我们解剖一下这个组件 。 Clip text 是一个 Text Encoder 文本编码器,就是之前这个图中深蓝色模块,它本身是一个 Transforme...
高通和华为成为了先行者。两者的区别在于高通更加系统,从底层技术入手,比如利用高通AI软件栈(Qualcomm AI Stack)执行全栈AI优化;而华为则更侧重具体的应用体验,但相比高通,华为的探索以其具象,从而显得更具有节点尝试特征。 从技术角度看,高通在智能手机中部署Stable Diffusion模型,实际上是将Stable Diffusion模型整合在手...