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原標題：Stable Diffusion 解讀（一）：回顧早期工作
關鍵字：圖像,模型,向量,編碼器,解讀
文章來源：算法邦
內(nèi)容字數(shù)：18271字

內(nèi)容摘要：

智猩猩和智東西發(fā)起主辦的2024中國生成式AI大會將于4月18-19日在北京舉辦。主會場將進行開幕式、大模型專場、AI Infra專場和AIGC應用專場；分會場將進行具身智能技術研討會、AI智能體技術研討會和中國智算中心創(chuàng)新論壇。掃名，也可咨詢。在2022年的這波AI繪畫浪潮中，Stable Diffusion無疑是最受歡迎的圖像生成模型。究其原因，第一，Stable Diffusion通過壓縮圖像尺寸顯著提升了擴散模型的運行效率，使得每個用戶能在自己的商業(yè)級顯卡上運行模型；第二，有許多基于Stable Diffusion的應用，比如Stable Diffusion自帶的文生圖、圖像補全，以及ControlNet、LoRA、DreamBooth等插件式應用；第三，得益于前兩點，Stable Diffusion已經(jīng)形成了一個龐大的用戶社群，大家互相分享模型，交流心得。
不僅是大眾，Stable Diffusion也吸引了大量科研人員，很多本來研究GAN的人紛紛轉(zhuǎn)來研究擴散模型。然而，許多人在學習Stable Diffusion時卻犯了難：又是公式扎堆的擴散模型，又是VAE，又是U-N

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文章來源：算法邦
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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，連接AI新青年，講解研究成果，分享系統(tǒng)思考。