一、Stable Diffusion核心基础内容 1 Stable Diffusion模型原理 Stable Diffusion(SD)模型和GAN模型一样,是生成式模型,了解GAN模型的朋友都知道,生成式模型能够生成和训练集分布相似的输出结果(拟合数据分布),在计算机视觉领域是图片,在自然语言处理领域是文字。下面是主流生成式模型各自的生成逻辑: 生成式模型的主流架构...
我们先从提示词开始吧,我们输入一段提示词a black and white striped cat(一条黑白条纹的猫),clip会把文本对应一个词表,每个单词标点符号都有相对应的一个数字,我们把每个单词叫做一个token,之前stablediffusion输入有限制只能75个单词(...
Stable Diffusion是一个基于Latent Diffusion Models(LDMs)的以文生图模型的实现,因此掌握LDMs,就掌握了Stable Diffusion的原理,Latent Diffusion Models(LDMs)的论文是《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》。本文内容是对该论文的详细解读。 Latent Diffusion Models(LDMs)方法 为了降低训练扩散...
文生图中,stable diffusion是直接生成了一个完全随机噪声图,然后再Reverse diffusion处理。 在stable diffusion中,Forward Diffusion添加的噪声强度是由Denoising strength决定的,如果Denoising strength为0,则一点噪声也不添加,如果为1,则图生图输入的图片就会变成文生图中完全随机噪声图,这个时候文生图 == 图生图,所以在...
Stable Diffusion(稳定扩散)严格说来它是一个由几个组件(模型)构成的系统,而非单独的一个模型。 我以最常见的文生图为例,解释下 Stable Diffusion 的整体架构,和工作原理。 当我们输入一句 prompt 后,比如“Cat, standing on the castle”,Stable Diffusion 会生成一张猫猫站在城堡的图,看似只有一步: ...
Stable Diffusion模型作为一种强大的深度学习模型,通过训练大量的图像数据,可以生成高质量、多样化的新图像。 二、图生图技术原理 图生图技术的核心在于深度学习模型的训练和应用。Stable Diffusion模型通过训练大量的图像数据,学习图像中的特征、结构和风格等信息。在生成新图像时,模型会根据给定的图像和生成目标,利用学习...
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...
总的来说,Stable Diffusion的生成图像原理就是通过逐步添加和减少噪声的方式,逐渐揭示出图像中的细节和形状,从而生成清晰、真实的图像。这种方法在计算机视觉和生成模型领域有广泛的应用。另外Stable Diffusion 是一个潜扩散模型。它不是在高维图像空间中操作,而是首先将图像压缩到潜空间。潜空间小了 48 倍,因而速度更...
Stable Diffusion(SD模型),由Stability AI与LAION等机构合作研发,是一款功能强大的生成式模型,拥有约10亿(1B)参数。其应用广泛,包括但不限于文生图(txt2img)、图生图(img2img)及图像修复(inpainting)等功能。 这张图上来就给人看晕了,这个结构其实是Latent Diffusion(Stable Diffusion的前身)所提出来的结构。