当我们关注底层原理时,首先注意到的是有一个“文本理解组件”也就是文本编码器,它将“文本信息”转变成“数字化描述”,从而让AI能够捕捉到文本中的含义。 我们先从更高的视角来开始,稍后的文章再深入更多的机器学习的细节。我们可以说这个文本编码器是一个特殊的Transformer语言模型(技术:CLIP模型的文本编码器)。它...
Stable Diffusion是一种非常重要的随机过程，它能够描述许多自然和人工系统中的随机演化行为。这种过程可以被认为是一个基于随机漫步的一种扩散模型。在这个模型中，存在一些关键的参数，这些参数决定了过程如何演化，以及它的统计特性。在本文中，我们将详细介绍Stable Diffusion的原理，包括其定义、特性、和算法实现等方面。
如果训练数据集包含美观的图像(例如,Stable Diffusion训练所用的LAION美学数据集),那么生成的图像往往会具有美感。如果我们在Logo图像上训练它,我们最终会得到一个生成Logo的模型。 这总结了在Denoising Diffusion Probabilistic Models中描述的Stable Diffusion图像生成的大部分内容。现在,已经对扩散有了直观感受,这不仅是St...
往往是给一张图,然后再输入一段prompt,比如我们还是设置扩散步数N=20,这时候,它的原理是先把我们提供的图进行逐步加噪,逐步提取图片信息,使它变成一张完全的噪点图,再让prompt起作用,结合上面的UNET算法逐步去噪,得到既有素材图片特征也有prompt特征的最终效果图。
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...
Stable Diffusion 虽然与扩散模型的基本原理相同,但它更注重条件生成,名称中的 Stable(稳定的)也强调了这一点,也正是因为条件生成的各项技术,才能让模型更接近我们的想法来生成图片,所以条件生成也是 Stable Diffusion 的核心功能。 1. 条件生成 条件生成技术在视觉领域扮演着核心角色,我们最常使用的文生图(Text-to-...
原理 Stable Diffusion的原理基于梯度流和 Langevin 动力学。在生成模型训练中,通常会最小化生成数据的负对数似然。而Stable Diffusion提出了一种更稳定的训练方式,通过最小化分布漂移来提高训练的稳定性。 具体来说,Stable Diffusion的核心思想是引入一个温度参数(temperature)来控制分布的扩散,然后通过 Langevin 动力学...
以下是Stable Diffusion中潜在逆向扩散的工作原理。1、生成一个随机的潜在空间矩阵。2、噪声预测器估计潜在...
SD模型原理 SD是CompVis、Stability AI和LAION等公司研发的一个文生图模型，它的模型和代码是开源的，...