stable diffusion model是扩散模型比较有名的一个变体了,简单来说,与扩散模型对比,可以理解成stable diffusion model就是在latent space上的diffusion model,它只是在扩散模型前后加了一个编码器和解码器,先用编码器把图片压缩成比较小尺寸的latent data,然后把这个latent data当作扩散模型的输入,经过扩散模型之后的输出...
decoder我们放在第二阶段采样阶段说,我们所使用的stablediffusion webui画图通常是在采样阶段,至于训练阶段,目前我们大多数普通人是根本完成不了的,它所需要训练时间应该可以用GPUyear来计量,(单V100的GPU要一年时间),如果你有100张卡,应该...
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)...
训练目标(损失函数)与纯扩散模型中的训练目标非常相似。唯一的变化是: 输入潜在数据zₜ而不是图像xₜ。 U-Net增加条件输入𝜏θ(y)。 采样 由于潜在数据的大小比原始图像小得多,所以去噪过程会快得多。 架构的比较 比较纯扩散模型和稳定扩散模...
2.Diffusion Model (扩散模型)解读系列二:(DDIM) denoising diffusion implicit models 3.Diffusion Model (扩散模型)系列四:DALLE 2 Generative Model of Latent Representations: 基于前述的压缩模型,已经有能力在低维度下进行特征操作,而结合前述的感知压缩模型和扩散模型,我们可以将上述两者进行结合,减少计算量的技术...
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...
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...
Latent Diffusion Model:即潜在扩散模型,基于上面扩散模型基础上研制出的更高级模型,升级点在于图像图形生成速度更快,而且对计算资源和内存消耗需求更低 Stable Diffusion:简称SD模型,其底层模型就是上面的潜在扩散模型,之所以叫这个名字是因为其研发公司名叫Stability AI,相当于品牌冠名了 ...
Stable Diffusion 是一个强大的文本到图像生成模型，它融合了多种技术和模型。主要包括以下方面：1. 扩散模型 (Diffusion Model): 这是 Stable Diffusion 的核心，它利用了扩散过程来生成图像。扩散过程指的是将图像逐渐加入噪声，直到图像变得完全不可识别，然后通过反向过程从噪声中恢复出图像。Stable Diffusion 利用一...
扩散模型采样加速，各类“奇奇怪怪”的Diffusion Model，中等规模文生图。时间进入2021年秋，正逢ICLR和CVPR投稿。在本次CVPR中，我们迎来了“Stable Diffusion”的前身“Latent Diffusion”，还有那些为离散Diffusion做大做强的“VQ Diffusion”和“Unleashing Transformers”，以及离散进行到底的“MaskGIT”等一系列杰出的...