我们先从提示词开始吧,我们输入一段提示词a black and white striped cat(一条黑白条纹的猫),clip会把文本对应一个词表,每个单词标点符号都有相对应的一个数字,我们把每个单词叫做一个token,之前stablediffusion输入有限制只能75个单词...
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...
这使得纯扩散模型在总扩散步数T和图像大小较大时极其缓慢。稳定扩散就是为了解决这一问题而设计的。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...
Latent diffusion model让文图生成能够实现10秒内在消费级GPU上生成图片,大大降低了落地门槛,是stable diffusion的基石 SD[1] Stable Diffusion就是在Latent Diffusion进行了一些细节上的改进,给出了明确的配置,可能可以理解为LDM是一种思想,而SD是这种思想扩大训练后的一个预训练模型。官方也说“Stable Diffusionis a...
以mnist数据集为例,X: 0~9数字图片集合,y:1~9的数字集合,且两者一一对应,即y[i]就是图片X[i]的label值。 1. Simple Diffusion 1.1 构建模型model_sd 1.2 Feature值Xf:X + 噪音,即X[i] 矩阵 + 噪音矩阵,两…
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 ...
粉色的模块是Stable Diffusion的核心,也是Stable Diffusion和其他diffusion模型最大的区别,很多性能上的提升就来源于此。 首先,最需要明确的一点:图片信息生成器不直接生成图片,而是生成的较低维度的图片信息,也就是所谓的隐空间信息(information of latent space)。这个隐空间信息在下面的流程图中表现为那个粉色的4*3的...
带入后验概率公式得到: 可以发现,成功地把x0替换成了ε。同样对先验概率和优化目标做一下调整: 这样子,就很大程度上减少了训练难度,且能够拟合出x0的分步。 模型训练好之后,就不需要前向传播过程了,只要从时间步T开始逐步往前生成图片即可。 主要参考资料:...
Stable Diffusion是一种潜在变量模型的扩散模型,由慕尼黑大学的CompVis研究团体开发的各种生成性人工神经网络,主要用于根据文本的描述产生详细图像。
实际上,Stable Diffusion是一种名为 "latent diffusion model"(潜在扩散模型)的AI模型,也就是说,它是一个机器学习模型,而不是一款我们通常理解的可以直接运行的软件。要运行 Stable Diffusion 模型,你需要一个适合的平台或者环境。现在最主流的方式是使用一个名为 Stable Diffusion Webui 的平台,这是一位在 GitHub...