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,并且在分辨率为32,16,8,4的层加入了self-attention layers和text-conditioned cross-attention layers。 •第三块模型是条件机制(Conditioning Mechanisms),主要是text condition。 Stable Diffusion Model(...
Stable Diffusion原来的名字叫“Latent Diffusion Model”(LDM),很明显就是扩散过程发生隐空间中(latent space),其实就是对图片做了压缩,这也是Stable Diffusion比Diffusion速度快的原因。 自编码器(Autoencoder) Stable Diffusion会先训练一个自编码器,来学习将图像压缩成低维表示。 通过训练好的编码器 E ,可以将原始...
当然，更准确地说是基于潜在扩散模型（LDM）——Stable Diffusion。整体研究的思路，则是基于Stable Diffusion，打造一种以人脑活动信号为条件的去噪过程的可视化技术。它不需要在复杂的深度学习模型上进行训练或做精细的微调，只需要做好fMRI（功能磁共振成像技术）成像到Stable Diffusion中潜在表征的简单线性映射关系就行。
Stable diffusion是一个基于Latent Diffusion Models(LDMs)的以文生图模型的实现,因此掌握LDMs,就掌握了Stable Diffusion的原理,Latent Diffusion Models(LDMs)的论文是《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》。本文内容是对该论文的详细解读。 LDM方法 为了降低训练扩散模型的算力,LDMs使用一个Aut...
LDM/Stable Diffusion 论文的图 3:Stable Diffusion 模型架构 可以看到,此图最右侧还显示了输入“条件”(Conditioning)组件,这就是用来描述所生成的图像的文本提示词的转化组件 Clip text ,让我们解剖一下这个组件 。 Clip text 是一个 Text Encoder 文本编码器,就是之前这个图中深蓝色模块,它本身是一个 Transforme...
Stable Diffusion 在图像生成领域的知名度不亚于对话大模型中的 ChatGPT。其能够在几十秒内为任何给定的输入文本创建逼真图像。由于 Stable Diffusion 的参数量超过 10 亿,并且由于设备上的计算和内存资源有限,因而这种模型主要运行在云端。 在没有精心设计和实施的情况下,在设备上运行这些模型可能会导致延迟增加,这是...
对于研发团队而言，尽管Midjourney功能强大且不需要本地安装，但它对于硬件性能的要求较高，甚至同一个指令每次得到的结果都不尽相同。相对而言，Stable Diffusion因具备功能多、开源、运行速度快，且能耗低内存占用小成为更理想的选择。AIGC和ChatGPT4技术的爆燃和狂飙，让文字生成、音频生成、图像生成、视频生成、策略...
由于 SD 是一种 LDM (Latent Diffusion Model),所以这些视频模型都可以归类为 Video-LDM。所谓 LDM,就是一种先生成压缩图像,再用解码模型把压缩图像还原成真实图像的模型。而对于视频,Video-LDM 则会先生成边长压缩过的视频,再把压缩视频还原。 虽然Video-LDM 严格上来说是一个视频扩散模型的种类,但大家一般会...
关于文字怎么生成图片,技术原理解释起来过于复杂。简单来说,从Stable Diffusion最初的名字“Latent Diffusion Model(LDM)”看,本质是压缩了图片的像素,尺寸变小,再通过编译器(为何提及荣耀端侧大模型包含了什么样的编译器?)将扩散压缩后的图片还原成原始尺寸,其余的过程和Diffusion模型差不多类似。