DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：扩散模型在学术界如火如荼地发展，但是生成模型本身就有很多法律风险，如果未经权利人许可下载原始数据生成模型，是否构成对原始数据版权的侵犯？谁拥有生成模型自动创建的萌字符图像的权利？如果模型自动生成的图像“不小心”与用于生成模型的原始数据之一相似，是否构成对原始数据版权的侵犯？目录全球多国重拳出击
【StableDiffusion论文精读】High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels（主打详细和易懂）0、前言（学的明明白白）Abstract1.Introduction1.1民主化的Democratizing高分辨率图像合成1.2向潜在空间出发1.3总结2.RelatedWork（粗看）2.1GenerativeModelsforImageSynthesis2.2DiffusionProbabilisticModels(DM)2.3Two-StageImageSynthesis3.Method(需要细看)3.1.Percept
论文提出了latentdiffusionmodels(LDMs)。基于该模型最著名的工作是文本生成图像模型stable-diffusion。普通的扩散模型在像素空间操作，运算复杂度较高。为了保证在低资源下训练扩散模型，并保留扩散模型的质量和灵活性，该论文使用预训练的自编码器得到隐含空间，并在隐含空间中训练扩散模型。另一方面，该论文使用cross-attention机制为扩散模型引入条件，条件可以是文本、boundingbox等。方法方法的整体结构如上图。先用自编码器训练通用的压缩模型（红色部分），通用的压缩模型可以用来训练不同的扩散模型。之后在自编码器的低维隐含空间上训练扩散模型（绿色部分），
LatentDiffusion（StableDiffusion）论文译文：LatentDiffusion（StableDiffusion）论文译文以下是附录的H、其他定性结果：最后，我们为我们的景观模型（图12、23、24和25）、我们的类条件ImageNet模型（图26-27）以及我们的CelebA-HQ、FFHQ和LSUN数据集的无条件模型（图28-31）提供了额外的定性结果。与第4.5节中的绘画模型类似，我们也对第4.3.2节中的语义景观模型进行了微调，并在图12和图23中描述了定性的结果。对于我们那些在相当小的数据集上训练的模型，我们还在图32-34中显示了我们模型的样本在VGG[79
原文链接：StableDiffusion:利用LatentDiffusionModels实现高分辨率图像合成High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels01Theshortcomingsoftheexistingworks?02Whatproblemisaddressed?03Whatarethekeystothesolutions?04Whatarethemaincontributions?05Relatedworks？06MethoddescriptionsPerceptualImageCompressionLatentDif
如何通俗理解扩散模型？-知乎泻药。实验室最近人人都在做扩散，从连续到离散，从CV到NLP，基本上都被diffusion洗了一遍。但是观察发现，里面的数学基础并不是模型应用的必须。其实大部分的研究者都不需要理解扩散模型的数学本质，更需要的是对…https://zhuanlan.zhihu.com/p/563543020StableDiffusion原理解读-知乎引言最近大火的AI作画吸引了很多人的目光，AI作画近期取得如此巨大进展的原因个人认为有很大的功劳归属于StableDiffusion的开源。Stablediffusion是一个基于LatentDiffusionModels（潜在扩散模型，
如何通俗理解扩散模型？-知乎泻药。实验室最近人人都在做扩散，从连续到离散，从CV到NLP，基本上都被diffusion洗了一遍。但是观察发现，里面的数学基础并不是模型应用的必须。其实大部分的研究者都不需要理解扩散模型的数学本质，更需要的是对…https://zhuanlan.zhihu.com/p/563543020StableDiffusion原理解读-知乎引言最近大火的AI作画吸引了很多人的目光，AI作画近期取得如此巨大进展的原因个人认为有很大的功劳归属于StableDiffusion的开源。Stablediffusion是一个基于LatentDiffusionModels（潜在扩散模型，
DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：关于如何使用stablediffusion的文章已经够多了，但是由浅入深探索stablediffusionmodels背后原理，如何在自己的科研中运用stablediffusion预训练模型的博客少之又少。本系列计划写5篇文章，和读者一起遨游diffusionmodels的世界！本文主要介绍图像生成的历史，研读经典，细数发展历程。目录机器学习的艺术和设计运用2017-2019发展过程
本系列博客导航由浅入深理解latentdiffusion/stablediffusion(1)：写给初学者的图像生成入门课由浅入深理解latentdiffusion/stablediffusion(2)：扩散生成模型的工作原理由浅入深理解latentdiffusion/stablediffusion(3)：一步一步搭建自己的stablediffusionmodels
文章目录摘要背景算法3.1.PerceptualImageCompression3.2.LatentDiffusionModels3.3.ConditioningMechanisms实验4.1.OnPerceptualCompressionTradeoffs4.2.ImageGenerationwithLatentDiffusion4.3.ConditionalLatentDiffusion4.4.Super-ResolutionwithLatentDiffusion4.5.InpaintingwithLatentDiffusion限制结论论文：《High-ResolutionImageSyn
