最后基于Patch的对抗训练策略,使用PatchGAN的判别器对VAE模型进行对抗训练,通过优化判别器损失,来提升图像的局部真实性(纹理和细节)与清晰度。 <3> PatchGAN Loss PatchGAN是GAN系列模型的一个变体,其判别器架构不再评估整个生成图像是否真实,而是评估生成图像中的patch是否真实。 具体来说,PatchGAN的判别器接收一张...
1)VAE 简介VAE 全称 Variational Auto Encoder (变分自编码器),是 stable diffusion 整个模型算法的组成部分之一,位于运作流程的末端,作用是让 stable diffusion 生成的图像颜色更鲜艳、细节更锐利;同时也…
在Stable Diffusion中，VAE（变分自编码器，Variational Autoencoder）而非WAE被用来增强图像的质量和细节。Stable Diffusion是一种基于扩散过程的生成模型，用于生成高质量、高分辨率、逼真的图像。VAE在Stable Diffusion中起到的作用是帮助模型生成颜色更鲜艳、细节更锋利的图像。VAE通过学习和理解输入数据（例如图像）的分...
stable diffusion模型详解之主模型和VAE模型#ai绘画 #ai #stablediffusion #插画 #有ai就有无限可能 #aigc一步之遥 - AI绘画小站于20230402发布在抖音,已经收获了5.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
一、模型的概念 先来看看模型在 Stable Diffusion 中到底是什么概念？在维基百科中对模型的定义非常简单：用一个较为简单的东西来代表另一个东西。换句话说，模型代表的是对某一种事物的抽象表达。在AIGC领域，研发人员为了让机器表现出智能，使用机器学习的方式让计算机从数据中汲取知识，并按照人类所期望的方向执行...
Stable Diffusion是一种基于变分自编码器(VAE)的深度学习模型,其作用主要是用于文本生成图像。 具体来说,VAE是一种生成模型,可以学习到数据的潜在表示空间,并将其用于生成新的数据样本。Stable Diffusion 的 VAE 模型在训练过程中会学习到一组潜在变量,这些潜在变量可以捕捉到图像中丰富的语义和结构信息。在生成新的图...
所以看起来，Stable Diffusion的压缩图和原图相比，差别不大。如果再进一步具体而言的话，Stable Diffusion这种潜在扩散模型有三个主要组成部分：VAE （Variational Auto Encoder，变分自编码器），U-Net，和文本编码器 （Text-encoder）。不过在这项压缩图像的测验中，文本编码器没什么用。发挥主要作用的还是VAE，它由两...
stable diffusion模型是Stability AI开源的一个text-to-image的扩散模型，其模型在速度与质量上面有了质的突破，玩家们可以在自己消费级GPU上面来运行此模型，本模型基于CompVis 和 Runway 团队的Latent Diffusion Models，https://github.com/CompVis/stable-diffusionhttps://github.com/CompVis/latent-diffusion stable...
VAE作为Stable Diffusion模型中的重要组成部分,在图像生成和编辑中发挥着举足轻重的作用。通过深入理解VAE的工作原理和作用机制,我们可以更好地利用这一工具来优化图像生成的质量。同时,借助千帆大模型开发与服务平台等先进工具的支持,我们可以更加高效地实现VAE的优化和应用。 在未来的发展中,随着AI技术的不断进步和应用...
Stable Diffusion基础入门系列(一)——大模型及VAE - 秦正于20230330发布在抖音,已经收获了1583个喜欢,来抖音,记录美好生活!