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Stable Diffusion 解讀(一):回顧早期工作

AIGC動態(tài)2年前 (2024)發(fā)布 算法邦
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Stable Diffusion 解讀(一):回顧早期工作

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原標題:Stable Diffusion 解讀(一):回顧早期工作
關(guān)鍵字:圖像,模型,向量,編碼器,解讀
文章來源:算法邦
內(nèi)容字數(shù):18271字

內(nèi)容摘要:


智猩猩和智東西發(fā)起主辦的2024中國生成式AI大會將于4月18-19日在北京舉辦。主會場將進行開幕式、大模型專場、AI Infra專場和AIGC應用專場;分會場將進行具身智能技術(shù)研討會、AI智能體技術(shù)研討會和中國智算中心創(chuàng)新論壇。掃名,也可咨詢。在2022年的這波AI繪畫浪潮中,Stable Diffusion無疑是最受歡迎的圖像生成模型。究其原因,第一,Stable Diffusion通過壓縮圖像尺寸顯著提升了擴散模型的運行效率,使得每個用戶能在自己的商業(yè)級顯卡上運行模型;第二,有許多基于Stable Diffusion的應用,比如Stable Diffusion自帶的文生圖、圖像補全,以及ControlNet、LoRA、DreamBooth等插件式應用;第三,得益于前兩點,Stable Diffusion已經(jīng)形成了一個龐大的用戶社群,大家互相分享模型,交流心得。
不僅是大眾,Stable Diffusion也吸引了大量科研人員,很多本來研究GAN的人紛紛轉(zhuǎn)來研究擴散模型。然而,許多人在學習Stable Diffusion時卻犯了難:又是公式扎堆的擴散模型,又是VAE,又是U-N


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文章來源:算法邦
作者微信:allplusai
作者簡介:智猩猩矩陣賬號之一,連接AI新青年,講解研究成果,分享系統(tǒng)思考。

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