Stable diffusion中的models 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
CLIP Skip是Stable Diffusion中用于图像生成的CLIP文本嵌入网络的一项功能,它表示跳过最后的几层。 CLIP是Stable Diffusion v1.5模型中使用的语言模型,它将提示中的文本标记转换为embedding。它是一个包含许多层的深度神经网络模型。CLIP Skip指的是要跳过多少个最后的层。在AUTOMATIC1111和许多Stable Diffusion软件中,CLIP...
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。
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...
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）...
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...
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)...
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,...
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...
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...