Stable Diffussion 的框架结构

Stable Diffusion 是一种基于深度学习的图像生成模型，其框架结构协调了多种算法和技术来实现高质量的图像生成。以下是Stable Diffusion框架的关键组成部分和它们的作用293031323334：

1. 文本编码器（Text Encoder）：

   • Stable Diffusion 使用了 OpenAI 开源的 CLIP 模型的文本编码器部分，将文本提示转换为特征向量，这些特征向量与现实存在的图片有相关性。

2. 图像优化模块（U-Net 网络）：

   • 由编码器-解码器结构组成，通过增加交叉注意层，实现对文本语义信息的整合。
   • U-Net 网络负责预测噪声并不断优化生成过程，注入文本语义信息。

3. 调度算法（Schedule Algorithm）：

   • 对 U-Net 预测的噪声进行优化处理，动态调整预测的噪声，控制生成过程的进度。

4. 前向扩散过程（Forward Diffusion Process）：

   • 在此过程中，模型持续对一张图像添加高斯噪声直至变成随机噪声矩阵。

5. 反向扩散过程（Reverse Diffusion Process）：

   • 进行去噪声过程，将一个随机噪声矩阵逐渐去噪声直至生成一张图像。

6. VAE 编码器（Variational Autoencoder Encoder）：

   • 用于将图片编码成特征向量，以便在生成过程中使用。

7. 扩散模型的基本原理</