2.Diffusion Model (扩散模型)解读系列二:(DDIM) denoising diffusion implicit models 3.Diffusion Model (扩散模型)系列四:DALLE 2 Generative Model of Latent Representations: 基于前述的压缩模型,已经有能力在低维度下进行特征操作,而结合前述的感知压缩模型和扩散模型,我们可以将上述两者进行结合,减少计算量的技术...
stable diffusion是是一种基于扩散模型的文本到图像生成模型,由 Stability AI、CompVis(慕尼黑大学计算视觉与学习实验室)和 RunwayML 等团队共同开发。它于 2022 年发布,能够根据文本描述生成高质量、逼真的图像。 一Framework 图1:stable diffusion framework stable diffusion模型由三个model组成: Text Encoder:负责将文...
要在web GUI中安装模型,可以从C站或者其他的网站上下载对应的模型,并将checkpoint模型文件放在以下文件夹中: stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/ 然后点击左侧顶部checkpoint下拉框旁边的刷新按钮。 [图片上传失败...(image-e3666a-1716880734243)] 在这个下拉列表中,你可以看到刚刚下载并安装好的模型。
稳定扩散模型（Stable Diffusion Model）是一种用于描述和模拟复杂系统中扩散现象的数学模型。该模型基于稳定分布理论和随机过程理论，旨在解决传统扩散模型在处理长尾分布和非高斯性时的局限性。稳定扩散模型的核心思想是将扩散过程建模为稳定分布的随机过程。稳定分布是一类特殊的概率分布，具有尾部重尾性（heavy-tailed）...
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...
2.diffusion model 上面我们已经得到了unet的一个输入了,我们现在还需要一个噪声图像的输入,假如我们输入的是一张3x512x512的猫咪图像,我们不是直接对猫咪图像进行处理,而是经过VAE encoder把512x512图像从pixel space(像素空间)压缩至late...
扩散模型(diffusion model) 扩散模型包括两个过程:前向过程(forward process)和反向过程(reverse process)如下图所示。无论是前向过程还是反向过程都是一个参数化的马尔可夫链(Markov chain)**。 简单地说,扩散模型的工作原理是通过连续添加高斯噪声来破坏训练数据,然后学习通过反转这种噪声过程来恢复数据。
Stable Diffusion 其实并不是 Stability AI 开发的产品，这款模型最初是由项目负责人 Robin Rombach 攻读博士学位的慕尼黑大学和另一个 AI 视频创企 runway 共同开发的开源模型项目 Latent Diffusion。而 Stability AI 最初只是为项目提供了计算资源，才取得了冠名权。而 2022 年，Stability AI 说服了负责人 Robin ...
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)...
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...