Stable Diffusion是一个基于Latent Diffusion Models(LDMs)的以文生图模型的实现,因此掌握LDMs,就掌握了Stable Diffusion的原理,Latent Diffusion Models(LDMs)的论文是《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》。本文内容是对该论文的详细解读。 Latent Diffusion Models(LDMs)方法 为了降低训练扩散...
类似于谷歌的Imagen,该模型使用了一个冻结的CLIP ViT-L/14文本编码器来根据文本提示对模型进行条件化。该模型具有8.6亿个UNet和1.23亿个文本编码器。 Code: https://github.com/CompVis/stable-diffusion Latent Diffusion Model(LDM) •第一块模型选择用预训练好的VQGAN 或者VAE来把图像降维。官方大部分LDM都选...
稳定扩散 Stable Diffusion稳定扩散模型的原名是潜扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)。正如它的名字所指出的那样,扩散过程发生在潜在空间中。这就是为什么它比纯扩散模型更快。潜在空间首先训练一个自编码器,学习将图像数据压缩为低维表示。通过使用训练过的编码器E,可以将全尺寸图像编码为低维潜在数据(压缩数据)...
[8] J. Alammar, “The Illustrated Stable Diffusion,” The Illustrated Stable Diffusion — Jay Alammar — Visualizing machine learning one concept at a time. [9] A. Gordić, “Stable diffusion: High-resolution image synthesis with l...
[8] J. Alammar, “The Illustrated Stable Diffusion,” The Illustrated Stable Diffusion — Jay Alammar — Visualizing machine learning one concept at a time. [9] A. Gordić, “Stable diffusion: High-resolution image synthesis with latent diffusion models | ML coding series,”YouTube, 01-Sep-...
Stable Diffusion便是用于解决速度问题的,它是一个latent diffusion model(潜扩散模型)。其方式是将图片压缩到一个“潜空间”(latent space)中,而不是在高维的图片空间里工作。 潜空间比图片空间小了48倍,所以它可以节省大量计算,继而运行速度更快。 4.2. Variational Autoencoder ...
稳定扩散 Stable Diffusion 稳定扩散模型的原名是潜扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)。正如它的名字所指出的那样,扩散过程发生在潜在空间中。这就是为什么它比纯扩散模型更快。 潜在空间 首先训练一个自编码器,学习将图像数据压缩为低维表示。 通过使用训练过的编码器E,可以将全尺寸图像编码为低维潜在数据(压缩...
Latent Diffusion Model:即潜在扩散模型,基于上面扩散模型基础上研制出的更高级模型,升级点在于图像图形生成速度更快,而且对计算资源和内存消耗需求更低 Stable Diffusion:简称SD模型,其底层模型就是上面的潜在扩散模型,之所以叫这个名字是因为其研发公司名叫Stability AI,相当于品牌冠名了 ...
稳定扩散 Stable Diffusion 稳定扩散模型的原名是潜扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)。正如它的名字所指出的那样,扩散过程发生在潜在空间中。这就是为什么它比纯扩散模型更快。 潜在空间 首先训练一个自编码器,学习将图像数据压缩为低维表示。 通过使用训练过的编码器E,可以将全尺寸图像编码为低维潜在数据(压缩...
至于比较火的Stable Diffusion主要是Latent Diffusion Model 的一种实现形式。比如v1版本的模型使用VAE来投影图像至隐空间,并从隐空间采样并恢复图像(用文本生成图像时只需要VAE的Decoder);条件输入使用了CLIP ViT-L/14作为文本编码器;UNet大约是860M参数量(以float32 的精度存储大概需要 3.44GB 空间)。