潜在扩散模型(LDM)在潜在空间而非像素空间中运行扩散过程,使训练成本更低,推断速度更快。其灵感来自观察到图像的大多数位对感知细节有贡献,并且在进行激进压缩后,语义和概念构成仍然存在。LDM通过首先利用自动编码器削减像素级冗余,然后在学习到的潜在空间上通过扩散过程操纵/生成语义概念,松散地分解了感知压缩和语义压缩。
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。
因此,如果数据在未跑完全部12个层时提前出来,输出给 Diffusion 扩散模型用于生图,则意味着用该数据生成的图像也会有区别。 Stable Diffusion WebUI 中的被简化显示的 CLIP 的 12 个层结构 在Stable Diffusion WebUI 软件中设有 CLIP Skip 参数调节滑块,可以在1至12的档位之间进行调节。12个调节档位,代表了CLIP...
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...
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...
LDM:LDM的Diffusion Model是作用在潜在空间(latent space): �=�(�) 那么在latent space的Diffusion Model目标函数如下: ����=��(�),�∼�(0,1),�[‖�−��(��,�)‖22] 共同点:这里函数 ��(�,�) 的参数使用神经网络UNet拟合,UNet在DDPM和L...
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...
ComfyUI与Stable Diffusion 2 LDM底层逻辑 3 ComfyUI 简介 4 ComfyUI 与WebUI 对比 4 ComfyUI 的优势 5 ComfyUI 的缺点 5 ComfyUI 配置要求 6 ComfyUI整合包安装 7 开发者整合包安装 7 秋叶整合包安装 9 配置模型 11 未使用过WebUI的配置模型 11 ...