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Stable Diffusion怎么使用?
在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,Stable Diffusion是一種經(jīng)過訓(xùn)練的模型,它可以逐步對(duì)隨機(jī)高斯噪聲進(jìn)行去噪,以獲得感興趣的樣本,如生成圖像。然而,擴(kuò)散模型有一個(gè)主要的缺點(diǎn)就是去噪過程的時(shí)間和內(nèi)存消耗都非常昂貴,這會(huì)使進(jìn)程變慢,并消耗大量?jī)?nèi)存。特別是在生成高分辨率圖像時(shí),它們?cè)谙袼乜臻g中運(yùn)行,這往往是一個(gè)瓶頸。
為了解決這一問題,Latent Diffusion引入了一種新的方式,即在較低維度的潛空間上應(yīng)用擴(kuò)散過程,而不是使用實(shí)際的像素空間來減少內(nèi)存和計(jì)算成本。這個(gè)方法被應(yīng)用在Stable Diffusion中,以解決計(jì)算代價(jià)昂貴的問題。
Latent Diffusion由三個(gè)主要組成部分組成;自動(dòng)編碼器(VAE)、U-Net和文本編碼器。VAE由兩個(gè)主要部分組成:編碼器和解碼器。編碼器將圖像轉(zhuǎn)換成低維的潛在表示形式,該表示形式將作為下一個(gè)組件U-Net的輸入。解碼器將做相反的事情,它將把潛在的表示轉(zhuǎn)換回圖像。在Latent Diffusion訓(xùn)練過程中,利用編碼器獲得正向擴(kuò)散過程中輸入圖像的潛表示(latent)。而在推理過程中,VAE解碼器將把潛信號(hào)轉(zhuǎn)換回圖像。
U-Net也包括編碼器和解碼器兩部分,兩者都由ResNet塊組成。編碼器將圖像表示壓縮為低分辨率圖像,解碼器將低分辨率解碼回高分辨率圖像。為了防止U-Net在下采樣時(shí)丟失重要信息,通常在編碼器的下采樣的ResNet和解碼器的上采樣ResNet之間添加了捷徑的連接。在Stable Diffusion的U-Net中,還添加了交叉注意層對(duì)文本嵌入的輸出進(jìn)行調(diào)節(jié)。交叉注意層被添加到U-Net的編碼器和解碼器ResNet塊之間。這提高了模型對(duì)文本信息的理解和利用,使得生成圖像更具有可解釋性和針對(duì)性。
文本編碼器將輸入的文字提示轉(zhuǎn)換為U-Net可以理解的嵌入空間,它是一個(gè)簡(jiǎn)單的基于transformer的編碼器,它將標(biāo)記序列映射到潛在文本嵌入序列。從這里可以看到,使用良好的文字提示以獲得更好的預(yù)期輸出是非常重要的。
總的來說,Stable Diffusion是一種有效的方法來生成高質(zhì)量的圖像,通過使用Latent Diffusion,可以降低計(jì)算成本和內(nèi)存消耗。這個(gè)方法有很好的可擴(kuò)展性,可以應(yīng)用于其他領(lǐng)域,如視頻生成、自然語言處理等。
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