1. 原理 1.1 Old-School ODE Solvers 1.2 Ancestral Samplers 1.3 DPM Solvers 1.4 其他采样方法 1.5 Karras Noise Schedule 2. 使用建议 参考资料 SD是什么?可以做什么? Stable Diffusion 是一种先进的深度学习模型,主要用于生成高质量的图像。它基于扩散模型(diffusion
“Diffusion”这个词描述了在这个组件中发生的事情,它是逐步处理信息的过程,最终得到高质量图像(由下一个组件,图像解码器完成)。 2 - 图像解码器(Image Decoder) 图像解码器根据从信息生成器那里得到的信息来绘制图像。它只在过程的最后运行一次,以产生最终的像素图像。 通过这些,我们可以看到构成Stable Diffusion的三...
利用cross attention将latent space(潜空间)的特征与另一模态序列(文本向量)的特征融合,并添加到diffusion model的逆向过程,通过Unet逆向预测每一步需要减少的噪音,通过GT噪音与预测噪音的损失函数计算梯度。 看右下角图,可以知道Q为latent ...
稳定扩散就是为了解决这一问题而设计的。 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...
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。
Stable Diffusion工作原理 SD来源 2022年,Stability AI和Runway两家公司合作发表了一篇论文,提出了一个新的文生图模型Latent Diffusion Model,中文翻译为“潜空间扩散模型”。这个模型的特性是把图片进行压缩后再处理,使得生成速度更快,硬件要求更低。 为了验证论文的实际效果,Stability AI用代码实现了它,并用LAION公司...
Stable Diffusion 模型的原理 接下来我们介绍 SD 模型,之前提到的扩散和预测等过程,本质上都是数学计算。 而目前来说,我们的独立计算机算力都是难以支持这些扩散模型的,而 SD 模型,主要就是解决了计算速度的问题。 潜在扩散模型(latent diffusion model)
最简单的话来说就是:它先将特征张量进行高斯噪声处理,整个过程就跟马尔科夫链有些类似,然后再将已经满是高斯噪声的张量一步步进行降噪处理,最后得到我们想要的图。 (ps:所有的推算均不展示,想了解的可以去看看原论文) 先看看前向传播过程: 这里的x0表示原始数据,就比如图中的修苟,可以看到越往后面,噪声越大,...
Stable Diffusion 是先进的扩散模型,能高效生成高质量图像,广泛应用于图像、自然语言处理等领域。其发展基于Latent Diffusion Model,核心在于浅空间Latent Space的处理方法,通过CLIPText、U-Net和AutoEncoder Decoder三大组件实现文本编码、图像信息处...