1. Stable Diffusion文字生成图片过程 2. Stable Diffusion的改进一:图像压缩 3. Stable Diffusion的改进二:反向扩散过程 3.1 反向扩散细节:单轮去噪U-Net引入多头Attention(改进U-Net结构) Stable Diffusion完整结构 爆火的Midjourney 总结 参考 打个小广告 ☻,知乎专栏《大模型前沿应用》的内容已经收录在新书《揭...
至于Stable diffusion 是否真的抄袭 Latent diffusion 目前尚没有明确的结论,但一个不争的事实是,Stable diffusion 相对于 Latent diffusion 来说进步确实不多,可以说基本都集中在了算力基础大大提升、训练数据大大增加、数据质量大大改善等“大力出奇迹”上,而并非什么架构本质的升级换代。 但,到目前为止,我们使用的 ...
下面是 Stable Diffusion 的内部结构,了解内部结构可以让我们更好地理解 Stable Diffusion 的组成、各组成部分的交互方式、以及各种图像生成选项/参数的含义。 1 Stable Diffusion 的组成 Stable Diffusion 并不是一个单一模型,而是由多个部分和模型一起构成的系统。 从内部来看,首先我们可以看到一个文本理解组件,这个组...
早期的 Stable Diffusion 模型仅使用了 OpenAI 发布的预训练模型 ClipText。未来模型可能转向新发布的更大的 CLIP 变体 OpenCLIP。(更新于 2022 年 11 月,详情见 Stable Diffusion V2 uses OpenClip。与仅含有 630 万文本模型参数的 ClipText 相比,OpenCLIP 文本模型参数多达 3.54 亿。) 7、如何训练 CLIP CLI...
下面是Stable Diffusion的内部结构,了解内部结构可以让我们更好地理解Stable Diffusion的组成、各组成部分的交互方式、以及各种图像生成选项/参数的含义。 1 Stable Diffusion的组成 Stable Diffusion并不是一个单一模型,而是由多个部分和模型一起构成的系统。
下面是Stable Diffusion的内部结构,了解内部结构可以让我们更好地理解Stable Diffusion的组成、各组成部分的交互方式、以及各种图像生成选项/参数的含义。 1、Stable Diffusion的组成 Stable Diffusion并不是一个单一模型,而是由多个部分和模型一起构成的系统。
Stable Diffusion用途多样,是一款多功能模型。首先它可以根据文本生成图像(text2img)。上图是从文本输入到图像生成的示例。除此之外,我们还可以使用Stable Diffusion来替换、更改图像(这时我们需要同时输入文本和图像)。 下面是Stable Diffusion的内部结构,了解内部结构可以让我们更好地理解Stable Diffusion的组成、各组成部...
以上是潜在扩散模型的工作原理,但 Stable Diffusion 模型并不是单一的文生图模型,而是多个模型组成的运作系统,其中的技术可以拆解为 3 个结构来看: ClipText 文本编码器:用于解析提示词的 Clip 模型 Diffusion 扩散模型:用于生成图像的 U-Net 和 Scheduler ...
研究者引入了一种「pure transformer」架构，获得了一种能够在标准扩散设置中生成百万像素级高质量图像的骨干结构。即使在 128 × 128 等低空间分辨率下，这种架构也比 DiT 等常见 Diffusion Transformer 骨干网络（图 2）的效率高得多，在生成质量上也具有竞争力。另一方面，与卷积 U-Nets 相比，HDiT 在像素空间高...
可以看到,Stable Diffusion总共包含三个主要的组件,其中每个组件都拥有一个独立的神经网络: 1)Clip Text用于文本编码。输入:文本输出:77个token嵌入向量,其中每个向量包含768个维度 2)UNet + Scheduler在信息(潜)空间中逐步处理/扩散信息。输入:文本嵌入和一个由噪声组成的初始多维数组(结构化的数字列表,也叫张量tenso...