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机器学习笔记：李宏毅 stable diffusion

1 基本框架

机器学习笔记：李宏毅 stable diffusion_第1张图片

  •  ①：文字变成向量
  •  ②：喂入噪声+文字encoder，产生中间产物
  •  ③：decoder 还原图片

2  text encoder

机器学习笔记：李宏毅 stable diffusion_第2张图片

 这张图越往右下表示效果越好，可以看到text encoder尺寸越大，对后续生成图片的增益越多

3 评价图片生成好坏的标准

3.1 FID

机器学习笔记：李宏毅 stable diffusion_第3张图片

  •  现有一个训练好的CNN 模型，可以生成真实影像和生成图像的representation
  • 这两组表征的分布越近，效果越好
  • ——>我们sample 一堆图片，然后生成一组同语义的图片，计算他们分布的distance

3.2  CLIP

机器学习笔记：李宏毅 stable diffusion_第4张图片

  •  如果图片和文字是成对的，那么他们的representation越近表示生成的图片效果越好

4 decoder

机器学习笔记：李宏毅 stable diffusion_第5张图片

 

  • 训练一个auoto encoder
  • 训练完把decoder拿出来用即可

5 噪声加的位置

机器学习笔记：李宏毅 stable diffusion_第6张图片

  • 之前defusion model 中，noise是加在图片上
  • 但现在产生的东西已经不是图片了
    • ——>noise 加在中间产物上

机器学习笔记：李宏毅 stable diffusion_第7张图片

机器学习笔记：李宏毅 stable diffusion_第8张图片

大体上和diffusion model 类似，这里就是最后多接一个decoder，将中间产物变成图片

 

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