这个部分主要是通过语言概述,文生图和图生图,是如何执行的,详细的原理可以参考下面两部分。 图生图 利用VAE的编码器将输入图片Input降维,得到Latent Image Input。利用训练好的Diffusion Model(其实就是Diffusion中的u-net网络),不断对图片进行噪声预测,并对Latent Image Input进行去噪,经过一定步骤后得到去除了噪声的La...
通过稳定扩散原理,VAE可以更好地学习样本之间的关系,从而提高生成样本的质量和多样性。相比传统的VAE,稳定扩散原理能够更好地捕捉数据的潜在分布,生成更准确和多样的样本。 总结起来,稳定扩散原理通过动态调整重建误差的权重,考虑样本在潜在空间中的相似性,来改进传统VAE的生成能力。该方法在生成样本的质量和多样性方面表...
stablediffusion原理vae 稳定扩散原理(Stable Diffusion Principle)是一种用于解释和改进变分自动编码器(Variational Autoencoder,VAE)的方法。VAE是一种生成模型,它由一个编码器和一个解码器组成,以学习输入数据的潜在分布。 然而,传统的VAE在训练中容易出现潜在空间collapse(即,生成的样本缺乏多样性)和模型不稳定的问题...
上图为stable diffusion测试样例,标注为生成图像的文本。此测试样例可类比编程中的【hello world】。 1、理论基础stable diffusion的基础论文是 High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models这…
Stable Diffusion是一个深度学习模型,我们会深入解析SD的工作原理。 回到顶部 1. Stable Diffusion能做什么 直白地说,SD是一个text-to-image模型,通过给定text prompt(文本提示词),它可以返回一个匹配文本的图片。 回到顶部 2. Diffusion 模型 Stable Diffusion属于深度学习模型里的一个类别,称为diffusion models(扩散...
1.Stable Diffusion 原理概述 2.Image Information Creator(图像信息生成器) 3.Image Decoder(图片解码器) 4.Text Encoder(文本编码器) 5.总结 Stable Diffusion 原理概述 为了便于理解,我将尽量减少涉及数学和公式的部分,并采用类比的方式来帮助你掌握一些概念。因此,可能会出现一些不够严谨的地方。如果你有更好的...
Stable Diffusion的基本原理 Stable Diffusion是一种用于训练VAE的优化算法,它通过逐步迭代地将模型的潜在表示从初始状态扩散到目标状态,从而提高模型的稳定性和生成能力。 扩散过程 扩散过程是指将模型的潜在表示从初始状态逐步迭代地演化到目标状态的过程。在每一步迭代中,模型的潜在表示会根据一定的规则进行更新。 具体...
二、stable diffusion 对于上面原论文的图片可能小伙伴理解有困难,但是不打紧,我会把上面图片分成一个个单独的模块进行解读,最后组合在一起,相信你们一定可以理解图片每一步干了什么事。 首先,我会画一个简化模型图对标原图,以方便理解。...
Stable Diffusion原理介绍 1.什么是扩散(Diffusion)? 首先,大家要明确(Stable Diffusion)是一个算法,我们说的Stable Difuusion web UI是基于这个算法的一个工具。 我们不妨先来学习一下英语:Stable Diffusion中的Stable是稳定的(adj.),Diffusion是扩散(n.),所以Stable Diffusion的简单理解就是一种稳定的扩散的算法。
VAE的工作原理是将数据编码为潜在空间,并从该空间中采样数据,然后通过解码器将潜在空间的数据转换为实际数据。与传统的自编码器不同,VAE使用变分推理来估计数据的潜在表示,这一过程使得VAE能够捕捉到数据中的潜在结构和变化。 二、Stable Diffusion 之 VAE 篇的重点词汇和短语 潜在空间(Latent Space):在VAE中,潜在...