stable diffusion 采样方式

Stable Diffusion是一种基于深度学习的生成模型，主要用于生成图像。它主要利用了一种叫做变分自编码器（VAE）的结构，结合了生成对抗网络（GAN）的技术来生成高质量的图像。

Stable Diffusion的核心是通过编码器将输入的图像转换为潜在空间的表示，然后在这个潜在空间中进行随机采样，最后通过解码器将采样得到的潜在空间的表示转换为图像。这种方法的关键在于，通过在潜在空间中进行采样，可以生成出与训练数据分布相似，但又不完全相同的图像，从而实现生成新的图像的目的。

Stable Diffusion的采样方式主要包括以下两个步骤：
1. 编码：将输入的图像转换为潜在空间的表示。这一步主要是通过编码器实现的，编码器的目标是尽可能准确地捕捉输入图像的特征，以便在潜在空间中进行准确的采样。
2. 采样与解码：在潜在空间中进行随机采样，然后将采样得到的潜在空间的表示转换为图像。这一步主要是通过解码器实现的，解码器的目标是尽可能准确地将潜在空间的表示转换为图像。

相关问题

stable diffusion和 guide diffusion

### Stable Diffusion 和 Guided Diffusion 的比较

#### 定义与原理

Stable Diffusion 是一种基于扩散模型的生成方法，通过逐步去噪过程来合成高质量图像。该算法利用预训练网络指导噪声去除的过程，在每一步迭代中逐渐减少随机噪声，最终得到清晰的目标图像[^1]。

Guided Diffusion 则是在标准扩散框架基础上引入额外条件信息的技术。这允许模型根据特定提示或标签调整生成结果的方向性和特征表达。例如，在文本到图像的任务里，可以依据描述文字引导图片风格、对象位置等内容属性[^2]。

#### 主要差异

- **灵活性**: Guided 版本提供了更灵活可控的方式来进行创意设计；而 Stable 更侧重于无监督条件下稳定产出自然逼真的视觉效果。

- **控制程度**: 使用者能够借助辅助输入（如类别索引、语句表述）对前者实施精确调控；后者则主要依赖初始设定参数决定整体行为模式。

- **应用范围**: 当涉及到定制化需求较高的场景时，比如艺术创作平台或是个性化推荐系统，带有指引机制的设计往往更具优势。而对于追求效率且不需要太多人为干预的大规模生产环境来说，未经修饰的基础版可能更为合适[^3].

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline, DDIMScheduler

# 加载预训练权重并设置推理设备
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained('CompVis/stable-diffusion-v1-4')
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
pipe.to(device)

# 设置调度器用于加速采样速度
scheduler = DDIMScheduler(beta_start=0.00085, beta_end=0.012,
                          beta_schedule="scaled_linear", clip_sample=False)
pipe.scheduler = scheduler

prompt = "a photograph of an astronaut riding a horse on mars."
image = pipe(prompt).images[0]

image.show()

此代码片段展示了如何使用 `diffusers` 库中的 `StableDiffusionPipeline` 来生成一张由给定提示词驱动的新颖图像实例。对于 Guided Diffusion，则需进一步指定条件变量作为附加参数传递给管道函数调用。

stable diffusion models

稳定扩散模型（stable diffusion models）是一种当前深度生成模型中的新兴技术。它在图像生成、计算机视觉、语音生成、自然语言处理、波形信号处理、多模态建模、分子图建模、时间序列建模和对抗性净化等领域都有出色的表现。稳定扩散模型的训练相对简单，使用二范数进行训练，借鉴了图像分割领域的UNet，训练loss稳定，模型效果非常好。与生成对抗模型（GAN）需要与判别器对抗训练或变分自动编码器（VAE）需要变分后验不同，稳定扩散模型的训练过程非常简单，只需要模仿一个简单的前向过程对应的逆过程即可。稳定扩散模型的推理速度较慢，因为噪声到图片的过程需要生成多个步骤，每次都需要运行神经网络，导致速度较慢。此外，稳定扩散模型的训练速度也较慢，消耗较多的资源。然而，随着技术的发展，稳定扩散模型的采样速度问题有望在不久的将来得到解决，从而使其成为深度生成模型的主导之一。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Stable diffusion扩散模型相关原理](https://blog.csdn.net/hn_lgc/article/details/129068959)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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