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...
短时间内,想要翻身压住 diffusion model,有点难。 GAN 训练不稳定的问题,在大模型时代,更要命。这么多年了,也没点实质性进展。 关键的评估指标: 真实度。比如,画手、画脸的细节能力。 多样性。输出的图片类型更丰富。 可控性。精准控制生成自己想要的图像。一般体现在,图像的语义编辑能力,Text input,ControlNet...
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...
图片感知压缩 | GAN | Stable Diffusion 随着生成型AI技术的能力提升，越来越多的注意力放在了通过AI模型提升研发效率上。业内比较火的AI模型有很多，比如画图神器Midjourney、用途多样的Stable Diffusion，以及OpenAI此前刚刚迭代的DALL-E 2。对于研发团队而言，尽管Midjourney功能强大且不需要本地安装，但它对于硬件...
首先,该研究通过保留一组滤波器(filter)并采用特定于样本的线性组合来有效地扩展生成器的容量。该研究还采用了扩散上下文(diffusion context)中常用的几种技术,并证实它们为 GAN 带来了类似的好处。例如,将自注意力(仅图像)和交叉注意力(图像 - 文本)与卷积层交织在一起可以提高模型性能。
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...
StableDiffusion是一种基于概率模型的生成对抗网络（GAN），旨在生成高质量且逼真的图像。在使用稳定扩散进行训练时，显卡对性能起着关键作用。入门显卡与高端显卡之间的主要区别在于计算能力。高端显卡通常具有更多的CUDA核心、更高的时钟频率和更大的显存。这使得高端显卡在处理复杂计算任务和生成大量数据时具有...