Stable Diffusion算法的基本原理

Stable Diffusion是一种潜在扩散模型(Latent Diffusion Model),能够从文本描述中生成详细的图像。它还可以用于图像修复、图像绘制、文本到图像和图像到图像等任务。

Stable Diffusion算法的基本原理

在Stable Diffusion中，潜在反向扩散是其核心原理之一，生成随机潜在空间矩阵，噪声预测器估计潜在矩阵的噪声，然后从原始潜空间矩阵中减去估计的噪声，重复步骤 2 和 3 直至特定采样步骤，然后VAE的解码器将潜空间矩阵转换为最终图像。

1、随机初始化图像

首先，需要随机生成一个初始图像作为生成的起点。这个图像可以是完全随机的噪声图像，也可以是从已有图像中提取的特征。

2、定义扩散步骤

稳定扩散算法通过多个迭代步骤逐渐改善图像质量。每个迭代步骤包括以下几个关键操作：

3、扩散操作

在每个步骤中，将当前图像与一个随机噪声进行混合。这可以通过将噪声加到图像的像素值上来实现，或者可以在每个像素位置上引入随机扰动。

4、噪声去除

经过扩散操作后，通过一定的去噪过程，减少图像中的噪声。这可以通过使用滤波器、降噪算法或其他去噪技术来实现。

5、更新图像

通过将去噪后的图像作为新的中间结果，并将其用于下一次迭代步骤。

6、迭代过程

稳定扩散算法通常需要进行多个迭代步骤，直到达到满意的结果。每个迭代步骤中的扩散和去噪操作会逐渐改善图像的细节和清晰度。

也可以理解为：

Stable Diffusion模型将潜在种子和文本提示作为输入。 然后使用潜在种子生成大小为 64×64 的随机潜在图像表示，而文本提示通过 CLIP 文本编码器转换为 77×768 的文本嵌入。接下来，U-Net 以文本嵌入为条件迭代地对随机潜在图像表示进行去噪。 U-Net 的输出是噪声残差，用于通过调度算法计算去噪的潜在图像表示。 调度算法根据先前的噪声表示和预测的噪声残差计算预测的去噪图像表示。

总结起来，Stable Diffusion 算法通过迭代的扩散和去噪操作来逐渐改善图像质量。随着迭代次数的增加，生成的图像会越来越清晰、细节更加丰富。具体的实现细节可以根据具体的算法来确定。