Stable Diffusion
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Stable Diffusion是一种基于扩散过程的生成模型，旨在学习图像、视频和文本等数据的概率分布。它可以用于生成高质量的样本，如逼真的图像、视频序列或自然语言文本。
Stable Diffusion的核心思想是利用扩散过程，通过不断加入噪声并逐渐减小噪声水平，从已知的简单分布中生成复杂的数据分布，有助于模型学习数据的全局结构和细节信息，从而生成更加逼真和多样化的样本。
2024年2月23日，Stability AI在其官方网站上发布了Stable Diffusion 3.0版本，再次刷新了人们对AI模型的认知。Stable Diffusion 3.0采用了与Sora模型相同的DiT（离散扩散）架构，从而在画面质量、文字渲染以及对复杂对象的识别和理解方面实现了显著的飞跃。同时采用了Transformer和Flow Matching（FM）技术，使其在图像处理和生成领域展现出卓越的能力。
Stable Diffusion优势[ ]
- 生成高质量样本：Stable Diffusion通过逐步去噪的方式生成数据，有助于学习数据的全局结构和细节信息，从而生成高质量、逼真的样本。这种方法可以产生更加清晰、多样化的图像、视频序列或文本数据。
- 处理大规模高维数据：Stable Diffusion在处理大规模高维数据时表现出色，能够有效地学习复杂数据分布并生成符合数据特征的样本。这使其在图像生成、视频生成和自然语言处理等领域有着广泛的应用前景。
- 提供全局结构信息：通过扩散过程逐步去噪的方式，Stable Diffusion可以捕获数据的全局结构信息，而不仅仅局限于局部特征。
- 模型的开放性：Stable Diffusion作为一个开源模型，对于研究者和开发者来说是免费且可访问的，促进了技术的快速迭代和改进。
- 多样性和泛化性能：稳定分布的建模和逐步去噪的方法使Stable Diffusion能够生成多样化的样本，而不仅限于训练数据中的特定模式。
Stable Diffusion原理[ ]
- 技术思路与运行机制：Stable Diffusion通过模拟热扩散过程来生成图像。这个过程涉及到将图像看作是随时间变化的热分布，并逐步添加噪声来模拟扩散过程，随后模型学习如何逆转这个过程，即从噪声中恢复出清晰的图像。
- 核心组件：该模型包含多个关键组件，如文本编码器、图片信息生成器和图片生成器，这些组件共同作用，使得Stable Diffusion能够根据文本描述生成相应的图像。
- 扩散模型概览：扩散模型包括正向扩散过程和逆向扩散过程。正向扩散是指从原始图像开始，逐步添加噪声直到完全变为随机噪声的过程。逆向扩散则是从随机噪声开始，逐步去除噪声以恢复出原始图像的过程。
- 训练与采样：在训练阶段，模型会学习如何通过去噪来恢复图像，而在采样阶段，模型则利用学到的知识来生成新的图像。
- 潜在空间与Latent Diffusion：为了解决高分辨率图像生成时的计算资源问题，Stable Diffusion采用了潜在空间的概念。而在潜在空间中进行扩散和去噪，可以大幅减少计算量，同时保持图像质量。
- 调节机制：Stable Diffusion还包含了调节机制，允许用户控制生成图像的细节和风格，从而满足不同的创作需求。