在整个网络训练过程当中,VAE编码器和解码器是在大量数据上预训练获取,CLIP Text Encoder使用大量的文本-图像对坐预训练,整个模型的核心是一个UNet噪声预测网络。不同于GAN直接从噪声中生成图片,Stable Diffusion会进行多次预测噪声并降噪,最终生成图片。 VAE VAE模型在Diffusion Model里面并非必要的,因为Unet是可以直接接...
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 ...
从整体上看,Rocky认为Stable Diffusion 3和FLUX.1系列模型的发布,都是属于第二层到第三层之间的创新迭代。 在本文的后续内容中,Rocky将对Stable Diffusion 3和FLUX.1系列模型的全维度各个细节做一个深入浅出的分析与总结(SD 3和FLUX.1系列模型结构解析、SD 3和FLUX.1系列模型原理讲解、SD 3 和FLUX.1系列模型经...
Stable Diffusion需要迭代多次对噪音进行逐步预测,使用Time Embedding就可以将time编码到网络中,从而在每一次迭代中让U-Net更加合适的噪声预测。 讲完Time Embedding的核心基础知识,我们再解析一下Stable Diffusion中U-Net的Time Embeddings模块是如何构造的: 可以看到,Time Embeddings模块 + Encoder模块中原本的卷积层,组成...
1. Stable Diffusion介绍 Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像,尽管它也可以应用于其他任务,如内补绘制、外补绘制,以及在提示词指导下产生图生图的转变。 它是一种潜在扩散模型,由慕尼黑大学的CompVis研究团体开发的各种生成性人工神经网络之一。它是由初创...
吹爆!李宏毅教授精讲的Stable Diffusion模型,原理详解+论文精读,深度剖析生成式AI背后的原理应用!只用半小时我就全学会了!人工智能/神经网络共计5条视频,包括:1-1.Stable Diffusion原理解读、2-2.【Stable Diffusion】 论文解读1 Abstract --480P 清晰-AVC、3-3.【St
在 Stable Diffusion 中，它被用作概率编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。VAE 通过将输入数据映射到潜在空间中进行编码，然后将编码的向量与潜在变量的高斯分布进行重参数化，以便可以直接从潜在空间中进行采样。2. Unet 是一种基于卷积神经网络的图像分割模型，采用了一种特殊的“U”形结构，使得输入的分辨率逐步...
Stable Diffusion 里采用的 UNetModel 模型,采用 Encoder-Decoder 结构来预估噪声,网络结构如下图 模型输入包括 3 个部分, (1) 图像表示,用隐空间向量输入的维度为[B, Z, H/8, W/8]。 (2) timesteps 值,维度为[B, ]。 (3) 文本向量表示 context,维度为[B, K, E]。
一、Stable-Diffusion安装与部署 1、可选部署方式：云平台部署 / 本地机器部署；2、硬件配置要求（仅供...
在Stable Diffusion 诞生之前,AIGC 最主要的模型是生成对抗网络 GAN,通过同时训练两个网络进行对抗训练,实现高质量的图像生成。GAN 让超越训练数据已有内容成为可能,从而打开了一个全新领域 —— 生成建模。1 然而,在经历了一段蓬勃发展后,GAN 开始暴露出一些瓶颈和弊病:图像生成缺乏多样性、模式崩溃、多模态分布学习...