使用Stable Diffusion生成的图像合成数据集

使用Stable Diffusion生成图像合成数据集

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Stable Diffusion
DALL-E series
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Imagen

一、Stable Diffusion的原理

Stable Diffusion是一种基于Latent Diffusion Models（潜在扩散模型，LDMs）的文图生成（text-to-image）模型。它的主要原理包括：

1. 潜在扩散模型：Stable Diffusion通过在一个潜在表示空间中迭代“去噪”数据来生成图像，然后将表示结果解码为完整的图像。这使得文图生成能够在消费级GPU上，在10秒级别时间生成图片，大大降低了落地门槛。
2. 感知压缩：Stable Diffusion的核心思想是，由于每张图片满足一定规律分布，利用文本中包含的这些分布信息作为指导，把一张纯噪声的图片逐步去噪，生成一张跟文本信息匹配的图片。这种将高维特征压缩到低维，然后在低维空间上进行操作的方法具有普适性，可以很容易推广到文本、音频、视频等领域。
3. 条件机制：Stable Diffusion引入了条件机制（Conditioning Mechanisms），通过cross-attention的方式来实现多模态训练，使得条件图片生成任务也可以实现。论文中提到的条件图片生成任务包括类别条件图片生成（class-condition Text-to-image）等。这种条件机制使得模型可以根据给定的条件生成符合条件的图像。
4. 稳定性：Stable Diffusion的一个重要特性是它的稳定性。在训练过程中，模型会逐步去除噪声，最终生成稳定的图像。这种稳定性使得模型在生成过程中不容易受到噪声的影响，从而能够生成高质量的图像。

总的来说，Stable Diffusion是一种强大的文图生成模型，它通过在潜在表示空间中迭代去噪数据，然后将表示结果解码为完整的图像&#