Wie wirkt Stabile Diffusion?
Ein Autoencoder versucht, ein Bild in einen kleinen Vektor zu komprimieren, dann entkomprimieren Sie es wieder auf das Originalbild. Textuelle Anleitung kann hinzugefügt werden, um seine Effizienz zu verbessern, indem Sie festlegen, welche Inhalte es erzeugen soll oder sollte. Ein Autoencoder hat das primäre Ziel, ein Bild in Kombination mit Rauschen zurück in die Form zu restaurieren, bevor das Rauschen hinzugefügt wird. Wenn wir diesen Autoencoder wiederholt auf jedes Bild anwenden, wird die Ausgabe weniger laut und ähnelt dem Eingabetext. Mit genügend Iterationen können wir ein sauberes Bild bekommen, auch wenn wir reinen Rauschen als Eingabe zuführen. Dieser Workflow des wiederholten Anwendens eines Autoencoders, zusammen mit einem richtig ausgebildeten Autoencoder auf eine Vielzahl von Objekten, bildet ein stabiles Diffusionsmodell.