文件管理应用stable diffusion
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首要,从名字Stable Diffusion就可以看出,这个首要选用的涣散模型(Diffusion Model)。
简略来说,涣散模型就是去噪自编码器的连续运用,逐步生成图像的进程。
一般所言的涣散,是重复在图像中添加小的、随机的噪声。而涣散模型则与这个进程相反——将噪声生成高清图像。操练的神经网络一般为U-net。
不过因为模型是直接在像素空间工作,导致涣散模型的操练、核算成本非常宝贵。
依据这样的布景下,Stable Diffusion首要分两步进行。
首要,运用编码器将图像x紧缩为较低维的潜在空间标明z(x)。
其间上下文(Context)y,即输入的文本提示,用来教导x的去噪。
它与时间步长t一起,以简略联接和交叉两种办法,注入到潜在空间标明中去。
随后在z(x)基础上进行涣散与去噪。换言之, 就是模型并不直接在图像上进行核算,然后减少了操练时间、效果更好。
值得一提的是,Stable DIffusion的上下文机制非常活络,y不光可以是图像标签,就是蒙版图像、场景切开、空间布局,也可以相应结束。
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