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首先,從名字Stable Diffusion就可以看出,這個主要采用的擴散模型(Diffusion Model)。
簡單來說,擴散模型就是去噪自編碼器的連續(xù)應(yīng)用,逐步生成圖像的過程。
一般所言的擴散,是反復(fù)在圖像中添加小的、隨機的噪聲。而擴散模型則與這個過程相反——將噪聲生成高清圖像。訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常為U-net。
不過因為模型是直接在像素空間運行,導(dǎo)致擴散模型的訓(xùn)練、計算成本十分昂貴。
基于這樣的背景下,Stable Diffusion主要分兩步進行。
首先,使用編碼器將圖像x壓縮為較低維的潛在空間表示z(x)。
其中上下文(Context)y,即輸入的文本提示,用來指導(dǎo)x的去噪。
它與時間步長t一起,以簡單連接和交叉兩種方式,注入到潛在空間表示中去。
隨后在z(x)基礎(chǔ)上進行擴散與去噪。換言之, 就是模型并不直接在圖像上進行計算,從而減少了訓(xùn)練時間、效果更好。
值得一提的是,Stable DIffusion的上下文機制非常靈活,y不光可以是圖像標(biāo)簽,就是蒙版圖像、場景分割、空間布局,也能夠相應(yīng)完成。
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