注意diffusion每个step预测 x_0 ,因为预测 x_t 会浪费模型的一部分能力在学习生成所有不同噪声级别的图片上。 2.6 shortcoming Diffusion的缺点是在反向扩散过程中需要把完整尺寸的图片输入到U-Net,这使得当图片尺寸以及time step t 足够大时,Diffusion会非常的慢,而Stable Diffusion就是为了解决这一问题而提出的 3...
方法上,stable diffusion仍是是latent diffusion的一种应用,在latent diffusion中,已经扩展了各种条件生成(类别,文本,图生图等)。但是呢,latent diffusion是大学的研究项目,经费有限,训练的数据不会太多,生成的分辨率在256X256,这是无法商用的。所以,stable diffusion就是在latent diffusion的基础上,瞄准一个方向,花了大...
- **训练目标**：与纯扩散模型中的训练目标相似，唯一的区别在于潜在数据的大小比原始图像小得多，因此去噪过程更高效。架构比较 比较纯扩散模型和稳定扩散模型（潜在扩散模型）的整体架构，稳定扩散模型能够以更快的速度生成高分辨率图像。总结**：扩散模型通过正向扩散过程将图像添加高斯噪声，通过反向扩散...
diffusion和stablediffusion的数学和工作原理详细解释 Diffusion(扩散)是指由高浓度向低浓度移动的粒子或分子的过程。它是一种无需外部能量输入的自发过程,其数学和工作原理可以通过弗洛伊德-费兹方程(Fick's law)进行描述。 弗洛伊德-费兹方程是描述质量平衡条件的基本方程之一,可以用来描述扩散过程。它的数学表达式为: J...
Stable Diffusion 的厉害之处在于它可以在运行于大多数配备有合适 GPU 的个人计算机上,而且,它开源了项目代码和模型权重。这样一来,开发者就可以在它的基础上进行二次开发、做插件、做工具,这就有了如今结合 Stable Diffusion 流行起来的 Stable Diffusion WebUI、LoRA、ControlNet 等开源项目。这就相当于给 Stable ...
Stable Diffusion意思是：稳定扩散模型。稳定扩散模型（Stable Diffusion Model）是一种用于描述金融市场价格波动的数学模型。该模型基于稳定分布理论，可以用于预测金融市场价格的长期波动性。稳定扩散模型的核心思想是，金融市场价格的波动性是稳定的，而且可以用一个稳定分布来描述。该模型可以用于计算金融市场...
Stable Diffusion 是 Diffusion 扩散模型中最先进的模式( Diffusion 有一些早期版本,比如: 原始Diffusion、Latent Diffusion)。它采用了更加稳定、可控和高效的方法来生成高质量图像。在生成图像的质量、速度和成本上都有显著的进步,因此该模型可以直接在消费级显卡上
众所周知，Stable Diffusion 是一款开源模型，所有人都可以免费下载和修改模型。而 Stability AI 本身则是靠 API、企业服务、AI 相关的咨询来赚钱。这个开源商业化模式，模仿的是 Linux 的提供商 RedHat，即靠开源打出知名度，再靠 API 和企业定制产品在 B 端赚钱。Stable Diffusion 在推出伊始就上线了 API。目前...
从摸索stable diffusion的安装方法开始,一步步,一点点的学习。很多东西都需要从头开始学,虽然使用stable diffusion绘画确实不是很难,但我不想止步于此,我还想知道更多它底层运作的逻辑(这绝对是大坑)。说实话,这个过程还是有些艰难的,因为我是AI小白,对神经网络和深度学习这些领域的知识基本一无所知。因此虽然花了...