wap网站建设多少钱,商城网站开发模板,怎么样才可以在百度上打广告,阿里云服务器可以做网站Latent Diffusion Stable Diffusion 和 Latent Diffusion扩散模型的成本问题子问题1: 高计算成本和训练复杂度子问题2: 保持生成图像的视觉保真度子问题3: 实现多模态和高分辨率图像合成子问题4: 保持图像质量与细节Latent Diffusion 过程#xff1a; 总结子问题/子解法1… Latent Diffusion Stable Diffusion 和 Latent Diffusion扩散模型的成本问题子问题1: 高计算成本和训练复杂度子问题2: 保持生成图像的视觉保真度子问题3: 实现多模态和高分辨率图像合成子问题4: 保持图像质量与细节Latent Diffusion 过程 总结子问题/子解法1子问题/子解法2子问题/子解法3子问题/子解法4子问题/子解法5子问题/子解法6子问题/子解法7子问题/子解法8 论文https://arxiv.org/pdf/2112.10752.pdf
代码https://github.com/CompVis/latent-diffusion Stable Diffusion 和 Latent Diffusion
Stable Diffusion和 Latent Diffusion 是两种基于深度学习的图像生成模型它们在技术上有一定的关系但也有各自的特点。
Latent Diffusion Models (LDMs)Latent Diffusion Models是一类生成模型它们通过在一个低维的潜在空间中模拟扩散过程来生成高质量的图像。
这种方法首先将高维数据如图像映射到一个低维的潜在空间然后在这个空间内进行扩散过程的模拟最后将扩散过程的结果映射回原始数据空间。
这样做的好处是可以减少计算资源的消耗同时保持生成图像的高质量。 2. Stable DiffusionStable Diffusion是一种特定的Latent Diffusion Model它专注于生成高质量的图像。
Stable Diffusion利用了Latent Diffusion的基本原理但进行了优化和调整使其更适合于生成稳定且多样化的图像。
这包括使用特定的网络结构、训练技巧和优化算法来提高模型的性能和稳定性。 两者之间的关系主要在于Stable Diffusion是基于Latent Diffusion Models的原理开发的它继承了LDMs在生成图像方面的一些优点例如能够在潜在空间中有效地模拟复杂的数据分布。同时Stable Diffusion通过特定的改进和优化进一步提高了图像生成的质量和效率。
简而言之Latent Diffusion提供了一种框架而Stable Diffusion是在这个框架基础上发展出来的具体实现目标是生成高质量且稳定的图像。 扩散模型的成本问题
这篇论文提出了通过在潜在空间中训练扩散模型DMs来生成高分辨率图像的方法以解决直接在像素空间中操作时面临的高计算成本和复杂度问题。
在进行文本到图像的任务时模型需要能够根据文本描述生成与之相匹配的高分辨率图像。
传统的像素空间模型由于计算成本高难以直接应用于此类高分辨率任务。
通过采用潜在空间训练子解决方案1结合交叉注意力层子解决方案2和通用条件化机制子解决方案3模型能够在保证计算效率的同时根据文本描述生成细节丰富、高保真的图像解决了直接在像素空间中操作时遇到的问题。
通过这种方式论文提出的潜在扩散模型LDMs不仅解决了高分辨率图像合成中的计算成本和复杂度问题还实现了在多种任务上的竞争性能包括图像修复、类条件图像合成、无条件图像生成、文本到图像合成和超分辨率同时显著降低了与像素基DMs相比的计算需求。 子问题1: 高计算成本和训练复杂度
子解决方案1: 采用潜在空间训练。
之所以采用这种解决方案是因为直接在像素空间中训练扩散模型DMs需要大量的GPU日和顺序评估这导致训练和推理非常昂贵。
通过将图像映射到一个压缩的潜在空间并在该空间内训练DMs可以显著降低计算需求同时保持图像的质量和灵活性。 子问题2: 保持生成图像的视觉保真度
子解决方案2: 在潜在空间中应用交叉注意力层。
采用这种方案的原因是在潜在空间中训练模型虽然能减少计算复杂度但也可能导致细节丢失。
通过引入交叉注意力层可以使模型在保持计算效率的同时更好地捕捉和重建图像细节提高生成图像的视觉保真度。 子问题3: 实现多模态和高分辨率图像合成
子解决方案3: 设计通用条件化机制。
因为需要模型不仅要生成高质量的图像还要根据不同类型的条件输入如文本或边界框灵活生成图像。
通过开发一种基于交叉注意力的条件化机制模型可以有效地处理多种类型的条件输入实现从文本到图像、从布局到图像等多模态任务同时支持高分辨率图像的合成。 子问题4: 保持图像质量与细节
子解决方案4: 感知图像压缩。
用这种方案的原因是直接在高维的像素空间中工作往往需要在图像质量和计算效率之间做出妥协。
通过训练一个自动编码器模型来学习一个与原始图像空间感知上等价的潜在空间可以在显著降低计算复杂度的同时尽可能地保留图像的重要视觉信息和细节。 感知压缩Perceptual Compression用蓝色圆点表示的曲线显示了一个基于自编码器和生成对抗网络GAN的系统如何在较低的比特率即更高的压缩率下进行感知压缩。感知压缩主要关注在视觉上接近原始图像的重建即使重建中可能丢失了一些不易察觉的细节。 语义压缩Semantic Compression用红色箭头表示的曲线说明了潜在扩散模型LDM在更高的比特率下实现语义压缩的能力。与感知压缩相比语义压缩的目的是保留更多的图像内容和结构信息即便这意味着需要更多的数据来描述图像。
散模型DMs通过最小化相应的损失项和梯度在训练过程中以及神经网络的骨干结构在训练和推理中来抑制这些在语义上无意义的信息从而避免在所有像素上进行评估这会导致不必要的计算和昂贵的优化和推理。
该图表提出了潜在扩散模型LDMs作为一个有效的生成模型和一个单独的轻度压缩阶段这个阶段只消除了不可察觉的细节。 比如你想让一个非常有才华的艺术家我们的模型创造出一幅精美的画作。
但是这位艺术家每次创作都要花费大量的时间和精力代表计算资源尤其是当要求画作非常细腻和高清时。
如何让艺术家既能创作出高质量的作品又不需要耗费太多的时间和精力呢 减少画布大小引入潜在空间的训练首先我们给艺术家一个小一点的画布潜在空间让他在这个小画布上创作。因为画布小了艺术家就能更快完成作品同时还能保证作品的整体美感不受太大影响。 确保作品质量感知图像压缩虽然画布变小了但我们还是希望艺术家的作品能够尽可能地反映出原始想法的精髓。为了做到这一点我们通过特殊的训练让艺术家学会如何在减小的画布上仍然能够捕捉到图像的重要特征和细节确保最终作品的质量。 灵活应对不同的创作要求引入交叉注意力机制现在如果有人想让艺术家根据一段描述或者一个概念创作画作我们就通过一种特殊的技巧交叉注意力帮助艺术家理解这些要求并将它们融入到他的作品中。
这样无论是文本描述、图像还是其他任何形式的输入艺术家都能够灵活地应对并创作出符合要求的高质量作品。 Latent Diffusion 过程 像素空间到潜在空间在左侧有一个从像素空间原始图像用 ( x ) 表示到潜在空间图像的压缩表示用 ( z ) 表示的转换。这是通过编码器用 ( E ) 表示完成的编码器将高维图像数据压缩成低维潜在表示。 潜在空间的扩散过程图表的中间部分展示了在潜在空间中发生的扩散过程。去噪U-Net用 ( \theta ) 表示是一种神经网络它通过迭代地细化噪声潜在变量( z )向更干净的版本逐步靠近这个版本更接近实际数据分布。这个过程包括多个步骤在这些步骤中潜在变量逐渐被去噪。 条件机制在右侧您可以看到LDMs可以用额外的信息如语义地图、文本或其他表示进行条件化。这是通过一个特定领域的编码器用 ( \tau_\theta ) 表示完成的该编码器处理条件信息并使用交叉注意力机制将其整合到扩散过程中。 交叉注意力机制交叉注意力模块显示为 ( Q ) 和 ( KV ) 标签允许模型在每个去噪步骤中更新潜在变量时专注于条件信息的相关部分。 输出生成扩散过程之后潜在表示然后被转换回像素空间通过解码器用 ( D ) 表示得到重建或生成的图像 x ~ \tilde{x} x~。 总结
潜在扩散Latent Diffusion是一种处理和生成图像的方法它通过在潜在空间而非直接在像素空间处理数据来提高效率和质量。
子问题/子解法1
问题高分辨率图像合成的计算成本过高解法使用潜在扩散模型LDM原因LDM在潜在空间进行操作可以显著减少计算成本因为它需要处理的数据维度更小。
子问题/子解法2
问题在像素级别上进行图像合成导致的计算资源浪费解法应用感知图像压缩原因通过感知图像压缩减少数据的维度可以在保持视觉质量的同时减少需要处理的像素数量。
子问题/子解法3
问题提高图像合成的样本质量解法利用交叉注意力机制引入条件信息原因通过交叉注意力机制LDM可以更精确地利用条件数据如文本或语义信息以生成更高质量的图像。
子问题/子解法4
问题在图像合成中引入用户定义的文本描述解法结合变换器和LDM原因变换器可以将文本信息编码成潜在代码LDM可以利用这些代码以及潜在的空间结构来生成与文本描述匹配的图像。
子问题/子解法5
问题需要生成具有特定语义内容的图像解法在LDM中使用语义地图作为条件原因语义地图提供了明确的指示使得LDM能够在特定区域生成相应的图像内容从而在图像合成中实现高度控制。
子问题/子解法6
问题提升生成图像的多样性和创造力解法实施无分类器扩散引导classifier-free diffusion guidance原因这种方法增加了生成过程的随机性从而产生更多样化和有创造力的图像输出。
子问题/子解法7
问题在扩散模型中实现超分辨率图像合成解法使用LDM进行超分辨率训练原因LDM可以在压缩的潜在空间中进行高效的训练然后将生成的高分辨率潜在图像重建回像素空间。
子问题/子解法8
问题降低图像合成过程中的能源消耗解法在潜在空间中进行扩散过程原因与在高维像素空间进行相比在低维潜在空间进行扩散过程需要的能量更少因此更环保。
