最后基于Patch的对抗训练策略,使用PatchGAN的判别器对VAE模型进行对抗训练,通过优化判别器损失,来提升图像的局部真实性(纹理和细节)与清晰度。 <3> PatchGAN Loss PatchGAN是GAN系列模型的一个变体,其判别器架构不再评估整个生成图像是否真实,而是评估生成图像中的patch是否真实。 具体来说,PatchGAN的判别器接收一张...
Stable Diffusion是一种基于变分自编码器(VAE)的深度学习模型,其作用主要是用于文本生成图像。 具体来说,VAE是一种生成模型,可以学习到数据的潜在表示空间,并将其用于生成新的数据样本。Stable Diffusion 的 VAE 模型在训练过程中会学习到一组潜在变量,这些潜在变量可以捕捉到图像中丰富的语义和结构信息。在生成新的图...
1.自动编码器（VAE）VAE 模型有两个部分，编码器和解码器。编码器用于将图像转换为低维潜在表示图形，作为 U-Net 模型的输入。相反，解码器将潜在表示转换回原图像。在潜在扩散模型训练期间，编码器用于获取图像的潜在表示以进行前向扩散过程，该过程在每个步骤中应用越来越多的噪声。在推理过程中，反向扩散过程产生...
在Stable Diffusion中,VAE模型扮演着至关重要的角色。VAE,即变分自编码器,是一种生成模型,通过学习数据分布的特征,能够生成全新的、真实的样本。在Stable Diffusion中,VAE模型被用于将潜在空间中的噪声转换成图像。首先,让我们了解一下VAE模型的基本结构。VAE模型由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入的图像转换为...
VAE 模型有两个部分,编码器和解码器。编码器用于将图像转换为低维潜在表示图形,作为 U-Net 模型的输入。相反,解码器将潜在表示转换回原图像。 在潜在扩散模型训练期间,编码器用于获取图像的潜在表示以进行前向扩散过程,该过程在每个步骤中应用越来越多的噪声。在推理过程中,反向扩散过程产生的去噪值使用 VAE 解码器...
其实我们用一种通俗的解释来讲,VAE模型有2种功能,一种是滤镜(就像是PS、抖音、美图秀秀等)用到的滤镜一样,让出图的画面看上去不会灰蒙蒙的,让整体的色彩饱和度更高。另一种是微调,部分VAE会对出图的细节进行细微的调整(个人觉得变化并不明显仅会对细节处微调)。
在Stable Diffusion中，VAE（变分自编码器，Variational Autoencoder）而非WAE被用来增强图像的质量和细节。Stable Diffusion是一种基于扩散过程的生成模型，用于生成高质量、高分辨率、逼真的图像。VAE在Stable Diffusion中起到的作用是帮助模型生成颜色更鲜艳、细节更锋利的图像。VAE通过学习和理解输入数据（例如图像）的...
stable diffusion模型详解之主模型和VAE模型#ai绘画 #ai #stablediffusion #插画 #有ai就有无限可能 #aigc一步之遥 - AI绘画小站于20230402发布在抖音,已经收获了5.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
VAE,即变分自编码器,是一种深度学习模型,它结合了自编码器的结构和概率图模型(如贝叶斯网络)的原理。VAE由两部分组成:编码器和解码器。编码器负责将输入数据(如图像)映射到一个低维的潜在空间(latent space),这个潜在空间中的表示被称为潜在数据。解码器则负责从潜在空间中的潜在数据重构出原始数据。 在Stable D...
最后就是 VAE 模型了，在初识篇中我们有对它进行过简单介绍，它的工作原理是将潜空间的图像信息还原为正常图片。作为 ckpt 模型的一部分，VAE 模型并不像前面几种模型用于控制图像内容，而是对主模型的图像修复。我们在使用网络上分享的 ckpt 模型绘图时，有时候会发现图像的饱和度很低，呈现出灰色质感，但是加上 ...