Stable Diffusion 是一種新型的生成模型，它可以用于生成高質(zhì)量的圖像、文本和音頻等多種形式的數(shù)據(jù)。目前已經(jīng)出現(xiàn)了許多基于 Stable Diffusion 模型的變種，下面簡(jiǎn)單介紹其中幾種比較流行的模型：
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DDIM (Deep Diffusion Image Model)
DDIM 是 Stable Diffusion 的第一個(gè)應(yīng)用，它采用了局部證據(jù)傳遞（Local Evidence Accumulation）的方法來(lái)構(gòu)建 Diffusion Process。在 DDIM 中，Diffusion Process 通過(guò) N 次迭代來(lái)完成，每次迭代包括兩個(gè)階段：更新噪聲和更新圖像。在更新噪聲的階段中，噪聲被推斷成為觀察到的圖像與當(dāng)前候選圖像之間的噪聲；在更新圖像的階段中，通過(guò)候選噪聲來(lái)構(gòu)建圖像。
CDPM (Conditional Diffusion Process Model)
CDPM 是一種條件 Stable Diffusion 模型，它能夠生成給定條件下的高質(zhì)量圖像。與 DDIM 不同，CDPM 采用了 PixelCNN++ 來(lái)構(gòu)建條件估計(jì)器，從而將條件信息導(dǎo)入到 Diffusion Process 中。與傳統(tǒng)的條件生成模型不同，CDPM 不需要將條件信息與初始噪聲混合，而是在 Diffusion Process 中同時(shí)處理?xiàng)l件信息和噪聲，從而更好地利用條件信息。文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-561402.html
Diffusion Probabilistic Models (DPM)
DPM 是一種在多個(gè)時(shí)刻點(diǎn)上建模數(shù)據(jù)分布的 Stable Diffusion 模型。與其他 Stable Diffusion 模型不同，DPM 可以預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)在未來(lái)時(shí)刻點(diǎn)的分布，這使得 DPM 在視頻生成和自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域具有潛在的應(yīng)用價(jià)值。DPM 中的 Diffusion Process 是由許多分?jǐn)?shù)階微分方程組成的，在每個(gè)時(shí)刻點(diǎn)上使用一個(gè)分?jǐn)?shù)階微分方程來(lái)描述數(shù)據(jù)的條件分布。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-561402.html
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