该模型具有8.6亿个UNet和1.23亿个文本编码器。 Code: https://github.com/CompVis/stable-diffusion Latent Diffusion Model(LDM) •第一块模型选择用预训练好的VQGAN 或者VAE来把图像降维。官方大部分LDM都选择的是VQGAN。 •第二块模型的U-Net将 256*256*3 的图像编码到潜空间中尺寸为32*32*4,并且在...
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...
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,学习将图像数据压缩为低维表示。通过使用训练过的编码器E,可以将全尺寸图像编码为低维潜在数据(压缩数据)...
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...
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...
至于比较火的Stable Diffusion主要是Latent Diffusion Model 的一种实现形式。比如v1版本的模型使用VAE来投影图像至隐空间,并从隐空间采样并恢复图像(用文本生成图像时只需要VAE的Decoder);条件输入使用了CLIP ViT-L/14作为文本编码器;UNet大约是860M参数量(以float32 的精度存储大概需要 3.44GB 空间)。
扩散(采样)过程会迭代地向U-Net提供完整尺寸的图像获得最终结果。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...
扩散(采样)过程会迭代地向U-Net提供完整尺寸的图像获得最终结果。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...
Stable Diffusion便是用于解决速度问题的,它是一个latent diffusion model(潜扩散模型)。其方式是将图片压缩到一个“潜空间”(latent space)中,而不是在高维的图片空间里工作。 潜空间比图片空间小了48倍,所以它可以节省大量计算,继而运行速度更快。 4.2. Variational Autoencoder ...
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,学习将图像数据压缩为低维表示。 通过使用训练过的编码器E,可以将全尺寸图像编码为低维潜在数据(压缩...