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,并且在分辨率为32,16,8,4的层加入了self-attention layers和t...
Stable Diffusion算法原理 但由于直接在图像上做diffusion的搜索空间太大,导致模型生成速度慢,且生成图像不可控,所以Latent Diffusion Model通过引入Cross Attention和隐空间机制,提升了模型的效率和可控性。 Stable Diffusion(后文简称SD)是在LDM基础上,由CompVis(LDM模型)、Stability AI(计算资源)和LAION(数据)等公司研...
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LDM的一个特定参数版本，它使用了8倍下采样Autoencoder， 860M的U-Net，使用了CLIP ...
在经过2M训练步骤后,基于像素的diffusion(LDM-1)和LDM-8之间的FID差距显著,证明LDM-{4-16}在计算效率和感知度之间可以取得很好的平衡。 上图比较了在CelebA-HQ和ImageNet上不同下采样因子f下训练的模型,模型使用DDIM采样器在不同降噪步数 \{10,20,50,100,200\} 下的采样速度,并将其与FID分数进行了对比。
论文地址:https://sites.google.com/view/stablediffusion-with-brain/ 大阪大学前沿生物科学研究生院和日本NICT的CiNet的研究人员基于潜在的扩散模型(LDM),更具体地说,通过Stable Diffusion从fMRI数据中重建视觉体验。 整个运作过程的框架也非常简单:1个图像编码器、1个图像解码器,还有1个语义解码器。 通过这样做,该...
终于开写本CV多模态系列的核心主题:stable diffusion相关的了,为何执着于想写这个stable diffusion呢,源于三点 去年stable diffusion和midjourney很火的时候,就想写,因为经常被刷屏,但那会时间错不开 去年11月底ChatGPT出来后,我今年1月初开始写ChatGPT背后的技术原理,而今年2月份的时候,一读者“天之骄子呃”在我...
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...
和Stable Diffusion此前的版本一样,官方用两个预训练模型来获得合适和文本和图像表示。 其中文本表示的编码用三种不同的文本嵌入器(embedders)来搞定,包括两个CLIP模型和一个T5模型。 图像token的编码则用一个改进的自动编码器模型来完成。 由于文本和图像的embedding在概念上完全不是一个东西,因此,SD3对这两种模式...