Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model,是预先训练好的Stable diffusion权重,用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。如果训练数据中从未出现过猫的图像,模型就无法生成猫的图像。同样,如果只用猫的图像来训练模型,它也只会生成猫的图像。
3.在多种下游任务如:超分,inpaintning,img2img,txt2img,都有非常良好的表现, 可谓是平民福音,下面我们就详细介绍Stable-Diffusion的优化原理: 一句话总结: 核心创新点:通过构建latent-diffusion-model ,解决了之前直接在高维度特征建立扩散模型带来的资源消耗和精度限制 ,在多类下游任务中都实现了State-of-the-art。
Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model,是预先训练好的Stable diffusion权重,用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。 如果训练数据中从未出现过猫的图像,模型就无法生成猫的图像。同样,如果只用猫的图像来训练模型,它也只会生成猫的图像。 这里我们将介绍什么是模型,一些流行的模型,以及如...
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Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model,是预先训练好的Stable diffusion权重,用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。 如果训练数据中从未出现过猫的图像,模型就无法生成猫的图像。同样,如果只用猫的图像来训练模型,它也只会生成猫的图像。
1.1 Stable Diffusion 发展的历史 Stable Diffusion 这个模型架构是由 Stability AI 公司推于2022年8月由 CompVis、Stability AI 和 LAION 的研究人员在 Latent Diffusion Model 的基础上创建并推出的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的首席研究科学家 Patrick Esser,以及慕尼黑大学机器视觉学习组的...
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...
无分类器指引,一种实现 "不实用分类器的分类指引" 的方法。他们没有使用分类标签和单独的模型进行指引,而是提议使用图像标题并训练一个条件扩散模型(conditional diffusion model),把分类器部分作为噪声预测器 U-Net 的条件,实现了图像生成中所谓的 "无分类器"(即没有单独的图像分类器)指导。
Stable Diffusion属于深度学习模型里的一个类别,称为diffusion models(扩散模型)。这类模型时生成式模型,也就是说它们用于生成新的数据,这类新数据类似于它们训练时的数据。对于SD来说,这类新数据便是图片。 为什么叫diffusion model?因为它的数学公式看起来非常像物理上的扩散现象。下面我们具体介绍它的原理。
实际上,Stable Diffusion是一种名为 "latent diffusion model"(潜在扩散模型)的AI模型,也就是说,它是一个机器学习模型,而不是一款我们通常理解的可以直接运行的软件。要运行 Stable Diffusion 模型,你需要一个适合的平台或者环境。现在最主流的方式是使用一个名为 Stable Diffusion Webui 的平台,这是一位在 GitHub...