Erklären Sie, wie stabile Diffusion im allgemeinen Sinne funktioniert. In zwei Absätzen.
Stabile Diffusion ist ein tiefes generatives neuronales Netzwerk, das eine Art Diffusionsmodell benutzte, das ein latentes Diffusionsmodell (LDM) genannt wird. Diffusionsmodelle werden konstruiert, indem zunächst ein Verfahren beschrieben wird, um Daten allmählich in Lärm zu verwandeln und dann ein neuronales Netzwerk zu trainieren, das Schritt für Schritt lernt, dieses Verfahren umzukehren. Jeder dieser Schritte besteht aus einem lauten Eingang und einem etwas weniger lauten, indem man einige der durch das Rauschen verdeckten Informationen einfüllt. Stabile Diffusion besteht aus 3 Teilen: dem Variations-Autoencoder (VAE), U-Net und einem optionalen Textencoder. Der VAE-Encoder wird verwendet, um die Größe des Eingangsbildes (nach unten Sampling) auf das sogenannte latente Bild zu reduzieren, dann wird Gaußisches Rauschen zu diesem latenten Bild hinzugefügt und das U-Net wird gebeten, diesen geräuschenden Schritt umzukehren. Schließlich wird ein VAE-Decoder verwendet, um das latente Bild zurück zur ursprünglichen Größe des Eingangsbildes zu konvertieren (nach oben Sampling).