这个 encode/decode 的过程也是由一个深度学习模型完成,该模型称为 VAE (Variational Autoencoder)。 噪音预测器(noise preditctor)由一个 U-Net 模型负责,这也是整个 Stable Diffusion 的最关键的模型。其网络结构包括一堆 ResNet 卷积矩阵和 Cross-Attention 矩阵。Stable Diffus
变分自编码器（Variational Autoencoder）Stable Diffusion使用一种称为变分自编码器（Variational Autoencoder）的技术来实现图像潜空间压缩。这正是我们在使用Stable Diffusion时设置的VAE文件的内容，我稍后会详细说明。变分自编码器（VAE：Variational Autoencoder）神经网络由两部分组成：（1）编码器和（2）解码器。编码...
1)opt = torch.optim.AdamW(params, lr=lr)这句话之前,是在定义需要训练参数,可以选在训练stable-diffusion的什么位置。这里多讲两句,stable-diffusion的大致结果我们清楚,vae, diffusion以及text-encoder三部分,这三部分在LatentDiffusion中分别名为: vae:first_stage_model;在LatentDiffusion中通过self.instantiate_firs...
Stable Diffusion v1 使用了经典的变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)作为基础模型,而Stable Diffusion v2 则采用了更先进的生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs)结构。 在训练方法上,Stable Diffusion v1 采用了逐步引入噪声的方式进行训练,而Stable Diffusion v2 引入了更复杂的噪声预测器和交叉注...
可以通过引用组件被保存的文件夹，并使用from_pretraining的子文件夹参数加载组件。StableDiffusionPipeline的代码如下所示：from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizerfrom diffusers import AutoencoderKL, UNet2DConditionModel, PNDMScheduler# 1. Load the autoencoder model which will be used to decode ...
2. 变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE): VAE 是一种生成模型，它可以将图像压缩成一个低维的向量表示，然后再从这个向量中重建出图像。Stable Diffusion 使用 VAE 来降低图像数据的维度，以便更容易地进行处理。3. CLIP 模型 (Contrastive Language-Image Pre-training): CLIP 模型是一个预训练模型，它...
( https://laion.ai/blog/large-openclip/ ;https://stability.ai/blog/stable-diffusion-v2-release) CLIP, 全称是 Contrastive Language-Image Pre-Training,中文的翻译是:通过语言与图像比对方式进行预训练,可以简称为图文匹配模型,即通过对语言和图像之间的一一对应关系进行比对训练,然后产生一个预训练的模型,...
AutoEncoder Decoder (黄色模块)负责将潜空间中的图像信息解码成真实的像素图像 小结一下上面的内容,构成 Stable Diffusion 的三个主要组件 CLIPText 用于文本编码(Text Encoder)、U-Net 用于处理潜空间中的图像信息(Diffusion的实际运行过程)、AutoEncoder Decoder 自动编码器使用处理后的信息解码绘制出最终图像。
Stable Diffusion使用一种称为变分自编码器(Variational Autoencoder)的技术来实现图像潜空间压缩。这正是我们在使用Stable Diffusion时设置的VAE文件的内容,我稍后会详细说明。 变分自编码器(VAE:Variational Autoencoder)神经网络由两部分组成:(1)编码器和(2)解码器。编码器将图像压缩为潜在空间中的低维表示。解码器...
为了找到图片与图片之间潜在的联系与规律,Stable Diffusion 的运行不是在图像本身的像素维度上来进行的,而是在图像的压缩版本即潜空间中进行的。这种压缩和解压缩过程是通过 Autoencoder 自动编码器完成的。自动编码器中的 Encoder 编码器将图像压缩到潜空间中,然后把处理过的潜空间中的信息再交给 Decoder 解码器来重建...