但由于直接在图像上做diffusion的搜索空间太大,导致模型生成速度慢,且生成图像不可控,所以Latent Diffusion Model通过引入Cross Attention和隐空间机制,提升了模型的效率和可控性。 Stable Diffusion(后文简称SD)是在LDM基础上,由CompVis(LDM模型)、Stability AI(计算资源)和LAION(数据)等公司研发的一个文生图模型。由...
Stable Diffusion原来的名字叫“Latent Diffusion Model”(LDM),很明显就是扩散过程发生隐空间中(latent space),其实就是对图片做了压缩,这也是Stable Diffusion比Diffusion速度快的原因。 自编码器(Autoencoder) Stable Diffusion会先训练一个自编码器,来学习将图像压缩成低维表示。 通过训练好的编码器 E ,可以将原始...
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 the latents into image space.vae = AutoencoderKL.from_pretrained("CompVis/s...
decoder我们放在第二阶段采样阶段说,我们所使用的stablediffusion webui画图通常是在采样阶段,至于训练阶段,目前我们大多数普通人是根本完成不了的,它所需要训练时间应该可以用GPUyear来计量,(单V100的GPU要一年时间),如果你有100张卡,应该...
Stable Diffusion 能领先其他模型(比如 DALL-E)的关键在于它并非在直接在像素空间进行上述的 reverse diffusion 过程,而是在潜空间(latent space)。Latent space 大幅地将空间维度缩小到了原来的 1/48。它的工作原理像一个有损压缩算法,既能够压缩也能解压缩,虽然不保证解压结果和压缩前完全一致,但是基本上没差。这...
为了加速图像生成的过程,Stable Diffusion并没有选择在像素图像本身上运行扩散过程,而是选择在图像的压缩版本上运行,论文中也称之为「Departure to Latent Space」。 整个压缩过程,包括后续的解压、绘制图像都是通过自编码器完成的,将图像压缩到潜空间中,然后仅使用解码器使用压缩后的信息来重构。 前向扩散(forward di...
正向扩散,就像一滴墨水掉进了一杯水中,墨水滴在水中扩散,最后墨滴在水中随机分布,你也无法判断墨滴最初是落在杯子中心还是靠近边缘的地方。在stable diffusion中,输入的图片就是杯子,噪声(noise)就是墨滴。 在图生图中,我们要输入一张图片,图片被VAE Encoder解码成一个在Latent Space内的46464的latent image。
Stable Diffusion是一种潜在空间扩散的模型。它不是在高维图像空间中操作,而是首先将图像压缩到潜空间(latent space)中(ps:类似于图像中的centerNet算法,也是在隐藏层512512->128128空间中进行训练和推理)。对比原像素空间,潜空间小了48倍,因此速度变得更快。
When using negative prompt, a diffusion step is a step towards the positive prompt and away from the negative prompt. 以上的例子仅以图像形式进行说明,旨在帮助理解。实际的stable diffusion生成过程是在隐空间(latent space)中完成的。因此,本例子并非真实的生成流程,但本质上是相同的。
1、Latent diffusion的主要组成部分 Latent diffusion有三个主要组成部分: 自动编码器(VAE) 自动编码器(VAE)由两个主要部分组成:编码器和解码器。编码器将把图像转换成低维的潜在表示形式,该表示形式将作为下一个组件U_Net的输入。解码器将做相反的事情,它将把潜在的表示转换回图像。