Erkläre in allgemeiner Hinsicht, wie die Stabile Diffusion funktioniert. In zwei Absätzen.
Die Stabile Diffusion ist ein tiefes generatives neuronales Netzwerk, das ein bestimmtes Diffusionsmodell namens latentes Diffusionsmodell (LDM) verwendet. Diffusionsmodelle werden konstruiert, indem zunächst ein Verfahren beschrieben wird, um Daten allmählich in Rauschen umzuwandeln, und dann ein neuronales Netzwerk trainiert wird, das lernt, diesen Vorgang schrittweise umzukehren. Jeder dieser Schritte besteht darin, eine verrauschte Eingabe zu nehmen und sie etwas weniger verrauscht zu machen, indem einige der durch das Rauschen verdeckten Informationen ergänzt werden.
Die Stabile Diffusion besteht aus 3 Teilen: dem Variational Autoencoder (VAE), U-Net und einem optionalen Textencoder. Der VAE-Encoder wird verwendet, um die Größe des Eingangsbildes (Downsampling) auf das sogenannte latente Bild zu reduzieren. Anschließend wird diesem latenten Bild ein Gauss-Rauschen hinzugefügt und das U-Net wird gebeten, diesen Schritt der Verrauschung umzukehren. Schließlich wird ein VAE-Decoder verwendet, um das latente Bild wieder auf die ursprüngliche Größe des Eingangsbildes (Upsampling) umzuwandeln.