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AI繪畫技巧分享，圖像生成詳解-火星時代教育

發(fā)布時間：2024-06-16 10:54:27 瀏覽量：245次

Hello~ 同學們，歡迎回到趣聞屋。經(jīng)過大約一個月的使用穩(wěn)定擴散webUI，發(fā)現(xiàn)txt2img還是有些知識點不太熟悉。于是決定記錄下學習過程，寫一篇關于生產(chǎn)圖像的txt2img的隨筆，加深理解。是筆記也是為與同學們分享，給大家提供一些啟發(fā)和幫助。好好學習，天天向上！歐耶~（本文總字數(shù)6000字，建議同學們收藏下來慢慢看）

什么是穩(wěn)定擴散？

穩(wěn)定擴散是一種用于生成高質量圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡模型，它基于擴散過程，在保持圖像特征的同時增強了圖像細節(jié)。它由自編碼器、U-Net和一個文本編碼器（CLIP）組成。

1. Variational Autoencoder(VAE)是一種用于生成模型的神經(jīng)網(wǎng)絡結構，通過學習數(shù)據(jù)的潛在表示來生成新的數(shù)據(jù)。在穩(wěn)定擴散中，它被用作概率編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）。VAE通過將輸入數(shù)據(jù)映射到潛在空間中進行編碼，然后將編碼的向量與潛在變量的高斯分布進行重參數(shù)化，以便可以直接從潛在空間中進行采樣。

2. Unet是一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像分割模型，采用了一種特殊的“U”形結構，使得輸入的分辨率逐步減小而輸出的分辨率逐步增加。在穩(wěn)定擴散中，Unet能夠對圖像進行部分特征提取，同時在解碼器的過程中，能夠對生成的圖像進行重構，以獲得高的生成品質。

3. CLIP檢索網(wǎng)絡是一種文本-圖像匹配的神經(jīng)網(wǎng)絡算法，可以將輸入的文本和圖像進行語義相關性匹配，從而使其能夠實現(xiàn)對照片、視頻、插畫等圖像內(nèi)容的理解。在穩(wěn)定擴散中，CLIP檢索網(wǎng)絡不僅用于評估生成的圖像，也可以用于指導數(shù)據(jù)的采樣，以提高生成的圖像的多樣性和相關性。

具體來說，穩(wěn)定擴散在訓練模型時，將原始圖像通過不斷的隨機擴散和反向擴散來進行圖像變形，將圖像的細節(jié)信息逐漸壓縮到低頻區(qū)域。通過這一過程，穩(wěn)定擴散不僅能夠提取圖像的潛在表示，而且能夠將圖像的噪聲和細節(jié)信息分離出來。

前向擴散過程將圖像轉換到低維潛空間

逆擴散通過

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