DDPM, DDIM, LDM 和stable diffusion
以下是这些模型的发展历程的概述:
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DDPM (Denoising Diffusion Probabilistic Models):
- DDPM是扩散模型的早期形式,它通过逐步去噪的方式生成高质量数据,但其效率较低,特别是在处理高分辨率图像时需要耗费大量的计算资源。
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DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models):
- DDIM是DDPM的改进版本,通过设计非马尔科夫链的扩散过程,提出了一种加速采样的技巧(Respacing),从而加快了模型的推理速度。
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LDM (Latent Diffusion Models):
- LDM进一步发展了扩散模型,通过在低维潜在空间进行扩散过程,极大地减少了计算资源的需求。相比DDPM,LDM在推理速度上有了显著提升,特别是在处理高分辨率图像时,这种优势更加明显。
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Stable Diffusion:
- Stable Diffusion是基于LDM发展而成的强大的文生图大模型,它采用了更加稳定、可控和高效的方法来生成高质量图像。Stable Diffusion在生成图像的质量、速度和成本上都有显著的进步,因此该模型可以直接在消费级显卡上实现图像生成。
综上所述,从DDPM到DDIM,再到LDM,最后到Stable Diffusion,这些模型的发展体现了扩散模型在图像生成领域的不断进步和优化。每一步的发展都在提高生成效率、降低计算成本以及提升图像质量方面做出了贡献。
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