The central idea of generating images with diffusion model relies on the fact that we have powerful computer vision models. Given a large enough dataset, these models can learn complex operations. Diffusion models approach image generation by framing the problem as following: 利用扩散模型生成图像的核...
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。
现在的Stable Diffusion、DALL-E、Imagen背后都有比较类似的文本生成图片的架构。抽象出来一般分为三部分:1 文字Embedding(Encoder)、2 文字和图的Diffusion的过程生成具有特定意义的中间向量(Latent Representation)、3 将最终的中间向量丢到解码器(Decoder)进而生成图片。 值得注意的是第2部分的过程也是Diffusion的逆生成...
[9] https://github.com/openai/improved-diffusion [10] https://mp.weixin.qq.com/s/WGC6bhSNasqk8b0D2r8S1g
B站强推!2023公认最好入门的【Diffusion Model】教程,博士手推公式8小时透彻!_Stable diffusion共计7条视频,包括:1-Diffusion模型解读(1)、Diffusion模型解读(2)、Diffusion模型解读(3)等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
Stable Diffusion Model稳定扩散模型(Stable Diffusion Model)是一种描述粒子在介质中传播和扩散的数学模型。该模型主要基于以下假设: 分子随机运动:粒子在介质中进行的运动是随机的,其运动轨迹无法预测。 分子扩散遵循Fick定律:在单位时间内,通过某个面积的粒子数与该面积以及浓度梯度的乘积成正比。一、模型的建立 Fick...
【Stable Diffusion】李宏毅谈图像生成模型 Diffusion Model 原理+DALL-E、Imagen!强到离谱!共计3条视频,包括:36.(正课)速览图像生成常见模型、37.(正课)浅谈图像生成模型 Diffusion Model 原理、38.(正课)Stable Diffusion、DALL-E、Imagen 背后等,UP主更多精彩视频,
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。
Stable Diffusion是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模型”(latent diffusion model; LDM)。扩散模型是在2015年推出的,其目的是消除对训练图像的连续应用高斯噪声,可以将其视为一系列去噪自编码器。Stable Diffusion由3个部分组成:变分自编码器(VAE)、U-Net和一个文本编码器。添加和去除高斯噪声的...
create date: 2023-08-10 infoGitHubhttps://github.com/compvis/latent-diffusionPaperHigh-Resolution Image Synthesis with