Stable Diffusion是一种文本到图像的潜在扩散模型(Latent Diffusion Model),能够在给定任何文本输入的情况下生成逼真的图像,出品于CompVis,Stability AI和LAION。Stable Diffusion可以通过在较低维的latent space上应用扩散过程,而非使用实际的像素空间,这样可以减少内存和计算复杂度。这是标准扩散模型(standard diffusion)和...
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...
在早期的工作中,比如OpenAI的GLIDE和latent diffusion中的LDM均采用一个随机初始化的tranformer模型来提取text的特征,但是最新的工作都是采用预训练好的text model。比如谷歌的Imagen采用纯文本模型T5 encoder来提出文本特征,而SD则采用CLIP text encoder,预训练好的模型往往已...
model.load_state_dict(torch.load(‘ckpt_lora.pt’), strict=False) 随后,训练就可以正常进行了。 Hypernetwork 1、什么是Hypernetwork Hypernetwork最初是Novel AI研发的 一个微调技术,它是一个连接到Stable Diffusion模型上的小型神经网络,用于修改其样式。它是Stable Diffusion模型中最关键的部分:噪声预测器(noi...
上面的图是Diffusion Model训练过程中，一个step输入、输出、网络结构。1.输入包括了：a.代表这是第几...
SD 模型的网络结构 ClipText 文本编码器 文本向量输入Unet VAE模型 总结图 SD***的发展历程 Stable Diffusion是一个的文本条件隐式扩散模型(text-conditioned latent diffusion model),可以根据文字描述生成效果极好的图像。 2021年12月提出了隐式扩散模型(Latent DiffusionModels,LDMs)的text-to-image模型。这个研究...
Latent Diffusion Model:即潜在扩散模型,基于上面扩散模型基础上研制出的更高级模型,升级点在于图像图形生成速度更快,而且对计算资源和内存消耗需求更低 Stable Diffusion:简称SD模型,其底层模型就是上面的潜在扩散模型,之所以叫这个名字是因为其研发公司名叫Stability AI,相当于品牌冠名了 ...
可以理解为图片被压缩之后的结果。这个Generation Model一般是用的Diffusion Model。
在早期的工作中,比如OpenAI的GLIDE和latent diffusion中的LDM均采用一个随机初始化的tranformer模型来提取text的特征,但是最新的工作都是采用预训练好的text model。比如谷歌的Imagen采用纯文本模型T5 encoder来提出文本特征,而SD则采用CLIP text encoder,预训练好的模型往往已经在大规模数据集上进行了训练,它们要比直接...
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。