“Diffusion”这个词描述了在这个组件中发生的事情,它是逐步处理信息的过程,最终得到高质量图像(由下一个组件,图像解码器完成)。 2 - 图像解码器(Image Decoder) 图像解码器根据从信息生成器那里得到的信息来绘制图像。它只在过程的最后运行一次,以产生最终的像素图像。 通过这些,我们可以看到构成Stable Diffusion的三
经过长时间的学习与研究,我将Stable Diffusion的基本工作原理简化成三张图,旨在帮助初学者更清晰地理解其生成过程。 图一:Stable Diffusion 的基本功能图 Stable Diffusion 基本功能就是将文本转化为图像,它是…
从图中可以看到,在Forward diffusion之后,原图是猫还是狗,从噪声图里根本分不出来。但是我们的目的是根据输入图片生成类似的图片,这都成噪声图了,如何再还原回去,那么就需要逆向扩散(Forward Diffusion)。 逆向扩散(Forward Diffusion) Reverse diffusion就是正向扩散的逆过程。就是将噪声图编程一张图片。正向扩散是滴墨...
如果训练数据集中的图像比较美观,比如说 Stable Diffusion 训练的 LAION Aesthetics,那么训练出来的图像的可观赏性也会更高。如果我们在 logo 图像上对其进行训练,那么我们最终会得到一个 logo 生成模型。 这里总结了扩散模型处理图像生成的过程,主要如论文 Denoising Diffusion Probabilistic Models 所述。相信你对扩散的...
下面是对Stable Diffusion工作原理的概述。 Stable Diffusion用途多样,是一款多功能模型。首先它可以根据文本生成图像(text2img)。上图是从文本输入到图像生成的示例。除此之外,我们还可以使用Stable Diffusion来替换、更改图像(这时我们需要同时输入文本和图像)。
下面是对Stable Diffusion工作原理的概述。 Stable Diffusion用途多样,是一款多功能模型。首先它可以根据文本生成图像(text2img)。上图是从文本输入到图像生成的示例。除此之外,我们还可以使用Stable Diffusion来替换、更改图像(这时我们需要同时输入文本和图像)。
二 原理简介 Stable Diffusion 技术,作为 Diffusion 改进版本,通过引入隐向量空间来解决 Diffusion 速度瓶颈,除了可专门用于文生图任务,还可以用于图生图、特定角色刻画,甚至是超分或者上色任务。作为一篇基础原理介绍,这里着重解析最常用的“文生图(text to image)”为主线,介绍 stable diffusion 计算思路以及分析各个重要...
Diffusion的工作原理 使用扩散模型生成图像的核心思路还是基于已存在的强大的计算机视觉模型,只要输入足够大的数据集,这些模型可以学习任意复杂的操作。 假设我们已经有了一张图像,生成产生一些噪声加入到图像中,然后就可以将该图像视作一个训练样例。 使用相同的操作可以生成大量训练样本来训练图像生成模型中的核心组件。
首先,我会画一个简化模型图对标原图,以方便理解。让我们从训练阶段开始,可能你们发现少了VAEdecoder,这是因为我们训练过程是在潜空间完成,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...