新乡 网站建设,wordpress 添加数据,上海搬家公司排名前十名电话,东莞市小程序定制开发丨网站建设想象一下#xff1a;你闭上眼睛#xff0c;脑海中构思一个场景#xff0c;用简短的语言描述出来#xff0c;然后“啪”的一声#xff0c;一张栩栩如生的图片就出现在你眼前。这不再是科幻小说里才有的情节#xff0c;而是Stable Diffusion——一种前沿的AI图片生成算法—… 想象一下你闭上眼睛脑海中构思一个场景用简短的语言描述出来然后“啪”的一声一张栩栩如生的图片就出现在你眼前。这不再是科幻小说里才有的情节而是Stable Diffusion——一种前沿的AI图片生成算法——所带来的现实。在本系列的万字长文中我们将深入探索Stable Diffusion的神秘面纱揭秘它是如何将文字描述转化为令人惊叹的视觉艺术。无论你是AI技术的爱好者、数字艺术的探索者还是仅仅对这门新兴科学充满好奇这都将是一次知识与想象的盛宴。那么系好安全带让我们一起启程进入AI创造的奇妙世界。
Stable diffusion 效果如何 先来感受一下 stable diffusion 能创造出什么样的神奇效果。 8K 画质的变色龙图片不敢相信这不是摄像机拍摄的而是 AI 生成的。 自拍写真也充满了细节远处的模糊处理和近处的细节凸显像极了真人拍摄的图片。那是不是 AI 只能生成类似真人拍摄的图片呢 梦幻风格的图片也能拿捏接下来是硬核技术部分绑好安全带发车
Stable diffusion 整体介绍 Stable Diffusion 是一个2022年发布的文本到图像潜在扩散模型基于 Latent Diffusion ModelsLDMs实现由 CompVis、Stability AI 和 LAION的研究人员创建。 Stability AI公司在2022年10月完成了1.01亿美元的融资估值目前已经超过10亿美元。
原理 Diffusion Models的核心原理源于物理中的扩散过程。在物理学中扩散过程描述的是粒子从高浓度区域向低浓度区域的随机性运动而 Diffusion Models 将数据生成过程建模为粒子扩散过程也就是一系列微小的、连续的随机变化过程具体表现就是从一些随机噪声逐步生成真实数据的过程就像在随机扩散过程中分子从高浓度区域向低浓度区域移动那样。 Diffusion Models可以生成高质量的图片主要是得益于以下几点 1生成过程是迭代的在Diffusion Models中数据的生成过程是一个多次不断迭代和优化的过程会经历从粗糙到细致 -- 更细致 -- 非常细致 的过程这就使得模型能够逐步生成出越来越精细的特征因此可以生成很高质量逼真的图片。 2全概率模型Diffusion Models是一种全概率模型它会考虑数据的所有可能性。由于添加的噪声是随机的这就使得数据在各个维度上都可能发生变化换句话说就是在全局范围内都有可能出现的数据因此可以说从简单分布进行扩散的过程将会遍历所有可能的数据点。事实上一直扩散下去时间趋向无穷理论上可以覆盖整个数据空间。这使得模型能够生成出各种各样的图片包括那些在训练数据中很少出现但是仍然符合现实世界特征的图片。 3字符级细节由于Diffusion Models的生成过程可以通过控制迭代的步数生成过程可以捕获到非常小的细节比如图像的纹理形状和颜色等因此可以生成出高质量的图片。 4最大似然训练Diffusion Models通常采用最大似然训练这确保了模型能够精确地拟合训练数据的分布从而生成出高质量的图片。
主要流程 文本编码器Text Encoder 将人类输入的文字串转换成机器可理解的数字信息输出语义向量。 图片生成器Image Generator 核心模块接受 latent text time 作为输入生成图片。 图片解码器Image Generator 将生成的 latent image 解码为 RGB 图片
应用 可用于文生成图、图生成图、特定角色刻画、超分或上色任务。 可用于AI绘画图像生成等领域提高生成可控性改变部分行业的生产模式。
模型发展路径 Diffusion model -- Latent diffusion model -- Stable diffusion model, 我们按照这个顺序来学习掌握 Stable Diffusion. 接下来我们会逐步学习 Stable diffusion, 欢迎点赞关注获取最新的技术教程
