这个部分主要是通过语言概述,文生图和图生图,是如何执行的,详细的原理可以参考下面两部分。 图生图 利用VAE的编码器将输入图片Input降维,得到Latent Image Input。利用训练好的Diffusion Model(其实就是Diffusion中的u-net网络),不断对图片进行噪声预测,并对Latent Image Input进行去噪,经过一定步骤后得到去除了噪声的La...
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 ...
Stable Diffusion Model 现在我需要告诉你一些坏消息:我们刚才谈论的不是Stable Diffusion的工作原理!原因是上述扩散过程是在图像空间中。它在计算上非常非常慢。 您甚至无法在任何单个GPU上运行,更不用说笔记本电脑上蹩脚的GPU了。 图像空间是巨大的。想一想:具有三个颜色通道(红色、绿色和蓝色)的 512×512 图像是...
Diffusion模型如谷歌的Imagen以及Open AI的DALL-E都是在像素空间的,他们使用了一些技巧让模型运行更快,但是仍不够快。 4.1. Latent diffusion模型 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...
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)...
Stable Diffusion(稳定扩散)是一种生成模型,属于一类称为扩散模型(diffusion model)的深度学习模型。它的基本原理是通过模拟扩散过程来生成类似于训练数据的新数据。 扩散模型的工作原理可以分为以下几个步骤: 1、初始化:给定一个原始数据集,例如图像、文本或其他类型的数据。 2、扩散过程:在扩散过程中,模型会将数据...
1.1 Diffusion Model 原理 首先,Denoise Model需要一个起始的噪声图像作为输入。这个噪声图像可以是完全随机的,也可以是一些特定的模式(如高斯分布)或者形状。 - 接下来,随着 denoise 的不断进行,图像的细节信息会逐渐浮现出来。这个过程有点像冲洗照片,每次冲洗都会逐渐浮现出照片中的细节和色彩。denoise 的次数越多,...
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,...
二、Stable Diffusion 模型的运行原理 在上面介绍的几个概念中,你会发现都包含了 Diffusion 扩散模型这个词,所以我们先从它开始讲起。 Diffusion 模型是图像生成领域中应用最广的生成式模型之一,除此之外市面上还有生成对抗模型(GAN)、变分自动编码器(VAE)、流模型(Flow based Model)等其他模型,它们都是基于深度学习...