marginal_log_mean_coeff marginal_alpha marginal_std marginal_lambda inverse_lambda model_wrapper get_model_input_time noise_pred_fn cond_grad_fn model_fn 在stable-diffusion中概念介绍
时间: 2023-07-22 07:45:03 浏览: 52
在 Stable Diffusion(稳定扩散)算法中,这些概念和函数的含义和用法如下:
- marginal_log_mean_coeff:用于计算概率分布中的均值的系数。在 Stable Diffusion 中,它表示对数均值系数,是一个常数,用于计算 Gaussian 稳定分布的均值。
- marginal_alpha:用于计算概率分布中的 alpha 系数的参数。在 Stable Diffusion 中,它表示 alpha 系数,是一个常数,用于计算 Gaussian 稳定分布的参数。
- marginal_std:用于计算概率分布中的标准差的参数。在 Stable Diffusion 中,它表示标准差,是一个常数,用于计算 Gaussian 稳定分布的标准差。
- marginal_lambda:用于计算概率分布中的 lambda 系数的参数。在 Stable Diffusion 中,它表示 lambda 系数,是一个常数,用于计算 Gaussian 稳定分布的参数。
- inverse_lambda:用于计算概率分布中的 lambda 系数的倒数的参数。在 Stable Diffusion 中,它表示 lambda 系数的倒数,是一个常数,用于计算 Gaussian 稳定分布的参数。
- model_wrapper:一个函数,用于封装或包装一个机器学习模型。在 Stable Diffusion 中,它用于对生成器(Generator)和判别器(Discriminator)的模型进行封装,以便进行训练和评估。
- get_model_input_time:获取模型输入的时间。在 Stable Diffusion 中,它用于获取生成器的输入时间,以便在不同时间步上生成不同的样本。
- noise_pred_fn:一个函数,用于计算噪声的预测值。在 Stable Diffusion 中,它用于计算生成器中添加的高斯噪声的预测值,以便生成样本。
- cond_grad_fn:一个函数,用于计算条件梯度。在 Stable Diffusion 中,它用于计算生成器和判别器中的条件梯度,以便进行优化。
- model_fn:一个函数,用于定义和实现机器学习模型。在 Stable Diffusion 中,它用于定义生成器和判别器的架构和参数,并实现生成器和判别器的训练和评估过程。