作者： AIGC新动能 来源： AIGC新动能

Stable Diffusion的基本原理

Stable Diffusion模型是一个结合了变分自编码器（VAE）、扩散模型（Diffusion Models），并利用预训练的跨模态模型（如CLIP）实现从文本到图像生成的先进人工智能技术。

工作流程概述：

1. 扩散模型基础：

• 扩散模型是一种逆向过程，它模拟了一个随机过程，该过程将原始数据逐渐添加噪声直至变为纯噪声，然后再通过学习逆过程逐步去除噪声，最终还原出原始信号。在Stable Diffusion中，这一过程被应用于图像生成。

• 稳定扩散过程：

  • Stable Diffusion模型采用了改进的扩散算法，通过调整扩散过程中的“温度”参数（temperature, T），使得模型在整个扩散和逆扩散过程中更加稳定，能够在保持多样性的同时生成高质量的图像。

• 文本到图像转换：

  • 利用预训练的跨模态模型CLIP，模型首先将输入的文本描述映射到与图像相关的潜在空间表达。

  • 这个文本嵌入随后指导扩散模型从噪声中生成图像的过程，确保生成的图像与给定文本语义一致。

• VAE的角色：

  • 变分自编码器（VAE）在这里用于对图像数据进行编码和解码操作。

  • 编码阶段，原始图像经过VAE的Encoder转化为潜变量空间的表示；

  • 在扩散生成过程中，通过对这些潜变量应用Langevin动力学（带有温度调节的随机游走过程）逐步恢复图像信息。

• 生成过程：

  • 通过反复迭代，模型按照设定的时间步长（delta_t）和温度参数调整，逐步减少噪声的影响，直到得到与文本描述相匹配的高分辨率、逼真的图像输出。

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