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AI绘画技巧分享，图像生成详解-火星时代教育
发布时间：2024-06-16 10:54:27 浏览量：245次
Hello~ 同学们，欢迎回到趣闻屋。经过大约一个月的使用稳定扩散webUI，发现txt2img还是有些知识点不太熟悉。于是决定记录下学习过程，写一篇关于生产图像的txt2img的随笔，加深理解。是笔记也是为与同学们分享，给大家提供一些启发和帮助。好好学习，天天向上！欧耶~（本文总字数6000字，建议同学们收藏下来慢慢看）
什么是稳定扩散？
稳定扩散是一种用于生成高质量图像的神经网络模型，它基于扩散过程，在保持图像特征的同时增强了图像细节。它由自编码器、U-Net和一个文本编码器（CLIP）组成。
1. Variational Autoencoder(VAE)是一种用于生成模型的神经网络结构，通过学习数据的潜在表示来生成新的数据。在稳定扩散中，它被用作概率编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。VAE通过将输入数据映射到潜在空间中进行编码，然后将编码的向量与潜在变量的高斯分布进行重参数化，以便可以直接从潜在空间中进行采样。
2. Unet是一种基于卷积神经网络的图像分割模型，采用了一种特殊的“U”形结构，使得输入的分辨率逐步减小而输出的分辨率逐步增加。在稳定扩散中，Unet能够对图像进行部分特征提取，同时在解码器的过程中，能够对生成的图像进行重构，以获得高的生成品质。
3. CLIP检索网络是一种文本-图像匹配的神经网络算法，可以将输入的文本和图像进行语义相关性匹配，从而使其能够实现对照片、视频、插画等图像内容的理解。在稳定扩散中，CLIP检索网络不仅用于评估生成的图像，也可以用于指导数据的采样，以提高生成的图像的多样性和相关性。
具体来说，稳定扩散在训练模型时，将原始图像通过不断的随机扩散和反向扩散来进行图像变形，将图像的细节信息逐渐压缩到低频区域。通过这一过程，稳定扩散不仅能够提取图像的潜在表示，而且能够将图像的噪声和细节信息分离出来。
前向扩散过程将图像转换到低维潜空间
逆扩散通过
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