它的原理涉及Diffusion Model(DDPM)、Attention机制和Autoencoder技术。Stable Diffusion的原理在于在潜在空间进行扩散过程,而非直接在数据空间。本文提供了对Stable Diffusion模型原理和代码实现的详细解读。 1 Stable Diffusion 发展历程 Stable Diffusion是一个基于Latent Diffusion Models(LDMs)实现的以文生图(text-to-...
这里没有展开具体的p_mean_variance内部的内容,在 CompVis 的框架中,定义了很多 diffusion 中常用的常量(例如alphas_cumprod、sqrt_recipm1_alphas_cumprod等)和方法(例如q_mean_variance、p_mean_variance等),后续我应该还会写一篇文章专门介绍这些内容,这里暂时略过,只需要知道最顶层的p_mean_variance是预测了均值...
Stable Diffusion模型本身建立潜在扩散模型的基础上,并且结合了Dall-E2和Imagen的条件扩散模型的看法。核心数据在LAION-Aesthetics上训练。 1 代码仓库 repo:github.com/CompVis/sta… 上面讲的很具体,很容易就跑起来了。当然,作为一名算法从事人员,还是有必要把里面的具体细节剖开看一看。个人之前不是...
B站强推!2024公认最通俗易的扩散模型【Diffusion】3小时入门到精通,比GAN还牛逼,Stable diffusion_Diffusion Model 1.4万 24 39:16 App 吹爆!李宏毅教授半天就教会了我Stable Diffusion模型,原理详解+论文精读,深度解析生成式AI背后的原理!(人工智能/深度学习) 1.9万 2 08:42 App 如何搭建DDPM模型(Pytorch代码) ...
代码实现Stable Diffusion Stable Diffusion模型的预训练已经达到4G之多，要是运行在自己的本地电脑，需要耗费很大的电脑资源，好在Stable Diffusion已经加入Hugging Face套餐，我们可以使用Hugging Face来运行此模型，当然这里需要你有一个Hugging Face的账号，并在自己的账号中获取了运行模型的tokens值 https://huggingface....
代码仓库地址:https://github.com/mindspore-lab/minddiffusion/tree/main/vision/wukong-huahua LDM代码包含几个核心组件,从训练阶段的过程来逐步讲解代码 1. AutoEncoderKL 自编码器:将图像映射到 latent space 文件位置:stablediffusionv2/ldm/models/autoencoder.py ...
在训练autoencoder过程中,除了采用L1重建损失外,还增加了感知损失(perceptual loss,即LPIPS,具体见论文The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric)以及基于patch的对抗训练。辅助loss主要是为了确保重建的图像局部真实性以及避免模糊,具体损失函数见...
stable diffusion 训练代码 摘要: 一、稳定扩散介绍 1.稳定扩散的定义 2.稳定扩散的重要性和应用 二、稳定扩散训练代码概述 1.训练代码的背景和目的 2.训练代码的关键技术和实现方法 三、训练代码详细解析 1.数据准备和预处理 2.模型结构和参数设置 3.训练过程和优化策略 4.训练代码的性能和效果评估 四、训练...
采用来自Runway的stable-diffusion-v1-5模型进行训练,并使用SwanLab监控训练过程。最后,通过执行训练脚本启动训练,训练结束后续利用SwanLab查看结果,实现模型推理生成图像。整个流程旨在引导您从环境搭建到最终训练图像生成的全流程实践。 环境安装 确保您的开发环境支持Python环境,并且显卡至少有22GB的显存。以下是在您的...