跟着AI學AI：什麼是Stable Diffusion

Stable Diffusion是一個生成對抗網絡(GAN),用于圖像生成。它使用變分自動編碼器(VAE)和Transformer來生成随機噪聲的圖像。具體來說,它包括:

1. 編碼器(Encoder):将輸入圖像編碼到潛在空間的向量。Stable Diffusion使用ResNet編碼器。
2. 解碼器(Decoder):從潛在空間向量解碼出圖像。Stable Diffusion使用反卷積網絡解碼器。
3. 變分自動編碼器(VAE):編碼器和解碼器一起工作,重構輸入圖像。它用于學習潛在空間的分布。
4. Transformer:Stable Diffusion使用Transformer來在潛在空間中學習和生成随機噪聲向量的分布,進而生成新圖像。
5. 判别器(Discriminator):鑒别真實圖像和合成圖像,用于對抗訓練。

使用方法:

1. 首先,根據VAEs學習到的分布,Transformer生成随機噪聲的潛在向量z。
2. 然後,解碼器使用z解碼成一張圖像。
3. 判别器評估圖像真實與否,并回報給Transformer用于優化生成的分布。
4. 重申1-3步驟,不斷優化模型,生成高品質圖像。
5. 可以通過調整随機噪聲z,以控制圖像的屬性,如主題、樣式等。
6. 也可以在編碼器對輸入圖像編碼後,将其編碼向量輸入Transformer,生成相似的新圖像。

以上就是Stable Diffusion模型的工作原理和使用介紹。通過疊代優化,它可以生成很高品質的随機新圖像以及輸入圖像的風格遷移結果。