DDIM 是在 Stable Diffusion 初始1.0版本中自带的采样器。其在 DPM 基础上做了重要改进：预测噪声而不...
一言以蔽之：ddpm采样太慢了，iddpm（improved）和ddim的初衷都是为了加速采样而设计的。只不过iddpm是...
1 关于ddpm的一些简要回顾 扩散概率模型(Denoising Diffusion Probabilistic Model, DDPM)是一类生成模型,主要用于图像生成,在笔者的 生成式模型汇总!一文带你从隐变量模型到 VAE, GAN, Flow 到 Diffusion Model 全懂完() - 沐辞臣的文章 - 知乎 这篇专栏中,我们已经对其进行了较为完善的讲解。下面,我们简要回顾...
简单来说,Stable Diffusion是一个两阶段的图像生成模型,它先用一个AE压缩图像,再在压缩图像所在的隐空间上用DDPM生成图像。在这篇文章中,我们来精读Stable Diffusion的论文:High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models。 注意:如果你从未学习过扩散模型,Stable Diffusion并不是你应该的读的第一篇论文...
回到2020年的十月，斯坦福大学的研究人员Jiaming Song提出了DDIM（Diffusion Denoising Implicit Model），在提升了DDPM采样效率的基础上，仅用50步就能达到1000步采样的效果。DDIM不仅实现了高效率的采样方法，其作为确定性的采样方法还为后续的研究开创了一种类似于GAN Invesion的方法，用于实现各种真实图像的编辑与生成...
代码:https://github.com/luping-liu/PNDM 小结 本文对 Stable Diffusion 使用的如 DDPM、DDIM、PLMS 等算法进行了简要分析,用伪代码的形式介绍了其实现过程。 逃避了对 DDIM 和 PLMS 中的公式推导,虽然可耻,但真的有用。。。最后附上一张 AI 产出的 Image,让疲劳的眼睛休息下:...
DDPM DDPM(去噪扩散概率模型,详见相关论文[1])是稳定扩散技术中最早期的采样器之一。它采用了明确的概率模型来消除图像中的噪声。但这种方法需要执行大量的处理步骤才能获得满意的结果。 目前在 Automatic1111 这个软件中,DDPM 已经不再提供了。 DDIM DDIM(去噪扩散隐式模型,详情见相关论文[2])在工作原理上与 DDPM...
这里,,。根据 DDPM 和 DDIM[3]的分析,对应的降噪迭代公式满足: 这里,是用神经网络对带噪样本中的噪声的估计,控制着迭代中添加随机噪声的比例。当,在降噪过程中不添加任何新的随机噪声,也就是无随机项迭代法(DDIM)。我们将其记为: 研究思路 扩散模型的迭代可以关于取极限后转化为求解一个常微分方程,对应的常微...
Stable Diffusion web UI A browser interface based on Gradio library for Stable Diffusion. 整体介绍 webui是基于gradio库搭建的图形界面,可以实现stable diffusion原始的txt2img和img2img模式,并提供了一键安装并运行的脚本。此外,webui还集成了许多二次开发功能,如outpainting、inpainting、color sketch等。它还提供...
总结:DDPM之所以要这么多的采样步长,是为了使得去噪过程 q ( x t − 1 ∣ x t ) q(x_{t-1}|x_t) q(xt−1∣xt)为高斯分布。如果采样步长较大,那么 q ( x t − 1 ∣ x t ) q(x_{t-1}|x_t) q(xt−1∣xt)的分布就复杂了,而DiffusionGAN就用一个GAN去直接学习...