Stable Diffusion和GAN(Generative Adversarial Network)是两种用于生成图像的不同方法。 Stable Diffusion是一种基于扩散过程的图像生成方法,它通过逐步增加噪声来生成图像。该方法利用可逆的随机过程来逐渐改变噪声信号,从而生成逼真的图像。Stable Diffusion方法的优点是可以生成高质量、高分辨率的图像,并且具有稳定的训练过程...
当前,diffusion model 是主流。数学理论、模型效果、提升空间,都明显优于 GAN。 GAN 的鼎盛时期在 2018-2019 年期间,StyleGAN-3是代表作。短时间内,想要翻身压住 diffusion model,有点难。 GAN 训练不稳定的问题,在大模型时代,更要命。这么多年了,也没点实质性进展。 关键的评估指标: 真实度。比如,画手、画脸...
在潜在表示空间上进行diffusion操作的主要过程和标准的扩散模型没有太大的区别，所使用的扩散模型的具体实现为time-conditional UNet。但是，论文为扩散操作引入了条件机制（Conditioning Mechanisms），通过cross-attention的方式来实现多模态训练，使得条件图片生成任务也可以实现。下面我们针对感知压缩、扩散模型、条件机制的具...
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 在这里拿GAN详细展开讲讲,由于篇幅原因,VAE和Flow-based mo...
1. 图像去噪:Diffusion技术可以用于图像去噪。原理是通过模拟扩散过程,平滑图像中的噪声,同时保留图像的主要特征。这种方法通常被称为非线性扩散滤波或各向异性扩散滤波。 2. 图像分割:Diffusion技术也可以用于图像分割。通过模拟扩散过程,我们可以得到图像的区域信息,然后根据这些信息将图像分割成不同的区域。
二、Stable Diffusion 模型的运行原理 在上面介绍的几个概念中,你会发现都包含了 Diffusion 扩散模型这个词,所以我们先从它开始讲起。 Diffusion 模型是图像生成领域中应用最广的生成式模型之一,除此之外市面上还有生成对抗模型(GAN)、变分自动编码器(VAE)、流模型(Flow based Model)等其他模型,它们都是基于深度学习...
Stable Diffusion 是一个深度学习技术，主要用于图像生成和图像增强任务。它的核心思想是通过稳定的训练过程...
最后还没有完，如编码分析示意图，作者还构建了一个编码模型，用来预测LDM不同组件（包括图像z、文本c和zc）所对应的fMRI信号，它可以用来理解Stable Diffusion的内部过程。可以看到，采用了zc的编码模型在大脑后部视觉皮层产生的预测精确度是最高的。（zc是与c进行交叉注意的反向扩散后，z再添加噪声的潜在表征）相比...
https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/ jalammar这位叫Jalammar的老哥写的关于Stable DIffusion原理的简明介绍和各种示意图基本是国内自媒体这方面文章的来源了。但是说实话,如果你不知道什么是Attention机制、什么是U-net,什么是CFG,甚至连Diffusion和GAN的区别都不知道的话,这些图表看了也是不会理解的...