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简单扩散和促进扩散的区别 |
稳定扩散,扩散片工作原理
具体来说,稳定扩散是指在垂直于扩散方向的任意平面上,单位时间内通过该平面单位面积的物质质量恒定,即任意点的浓度不随时间变化。 相应地,不稳定扩散是指在相同温度和压力下对物质进行修复,这是一个很大的特点。 通常,稳定扩散用于从尖端创建整个图像,但修复允许您有选择地生成(或重新生成)图像的一部分。 这里有两个关键选项:inpaintmasked、inpaintnotmasked。 在疼痛
1.稳定的扩散模型扩散模型是一种机器学习模型,可以在训练后逐渐对随机高斯噪声进行去噪,以获得感兴趣的样本,例如图像。 扩散模型有一个很大的缺点,因为去噪过程非常耗时且消耗内存。稳定的扩散会创建图像,从充满噪声的画布开始,逐渐对其进行去噪以达到最终输出。 该参数控制这些降噪步骤的数量。 一般来说,越高越好,但要到一定程度。 我们使用的默认值是25步,
扩散实际上是将高斯噪声分布的样本转换为任何复杂分布(例如自然图像的分布)的样本的过程。 其中,稳定扩散是最先进的文本条件潜在扩散模型,在LAION-5B数据库上进行训练,稳定扩散模型在AI图像生成中的应用是一种比较新颖的方法。 它基于称为可逆稳定网络(RSN)的生成模型,该模型使用稳定分布来生成图像。
15.稳定扩散:指扩散过程中物质的浓度分布不随时间变化。稳定扩散问题可以用菲克第一定律解决。 16.不稳定扩散:指扩散物质的浓度分布随时间变化的扩散类型。上周,瑞士软件工程师MatthiasBühlmann发现,与JPEG或WebP相比,流行的图像合成模型稳定扩散可以以高压缩比压缩现有位图图像并产生
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标签: 扩散片工作原理
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