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 ...
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...
下面两张图片分别展示了普通扩散模型和Stable Diffusion的模型结构对比,可以看到最大的区别在于SD使用了自编码器将原始图片进行了压缩,从而有利于减少计算资源,以及SD引入了contition模块,从而使得文生图等得以实现。 图2.5.1 普通Diffusion模型结构 图2.5.2 Stable Diffusion结构请添加图片描述 ---关注微信公众号funNLPe...
stable diffusion的Unet的详解和稳定扩散 Unet的详解和稳定扩散 引言 Unet是一种被广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络结构。它的独特之处在于其编码器-解码器结构和跳跃链接的设计。本文将对Unet进行详细解析,并讨论其在稳定扩散方面的应用。 1. Unet的结构...
Stable Diffusion1.5网络结构-超详细原创蓝天采集器-开源免费无限制云端爬虫系统 目录 1 Unet 1.0 介绍 1.1详细整体结构 1.2 缩小版整体结构 1.3 时间步编码 1.4 CrossAttnDownBlock2D 1.4.1 ResnetBlock2D 1.4.2 Transformer2DModel 1.4.2.1 BasicTransformerBlock 1.4.2.1.1 SelfAttention 1.4.2.1.2 Cross...
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...
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]。
二、扩散模型(Diffusion Models) 的工作原理 扩散模型之所以这样命名,是因为它的生成过程和物理学上的分子扩散过程非常相似,就像把冰融化为水再把水冻结成冰,水会在这个过程中逐渐移动和扩散。 扩散模型也是由主要的两个步骤组成,正向扩散和反向扩散,正向扩散是逐步增加噪声直至原始图像没有任何可以辨别的特征,反向扩散...
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...