稳定扩散与潜伏扩散：哪个更好？

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本文对这两种类型的扩散、它们的工作原理、差异和未来影响进行了详细讨论。

了解稳定扩散

通过稳定扩散生成的图像

Stable Diffusion 是一种用于通过 AI 生成虚拟创作的模型。由于其开源性质，它与其他模型不同，这意味着任何人都可以访问和分析其代码。

Stable Diffusion 采用冷冻的 CLIP ViT-L/14 文本编码器，使其能够根据文本提示生成图像。此外，该模型通过称为“扩散”的过程运行。它仅从噪点开始，然后逐渐改善图像，直到没有噪点，从而使图像更接近提供的文本描述。

此外，您是否想知道 Midjourney 是否使用了 Stable Diffusion？在我们的博客中发现答案。

深入研究潜伏扩散

另一方面，Latent Diffusion 是另一种文本到图像模型，它根据文本提示生成令人印象深刻的图像。它由 CompVis 开发，并在 LAION-100M 数据集上进行了训练。

但是，必须注意的是，该模型输出的内容会强化或加剧社会偏见。此外，潜在扩散中的深度学习 （DL） 模块通常会产生或加剧数据中已经存在的偏差。

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稳定扩散与潜伏扩散：比较分析

Stable Diffusion 和 Latent Diffusion 都是机器学习和深度学习中用于图像生成和数据合成等任务的概率生成模型。它们有一些关键的区别，使它们与众不同。

以下是稳定扩散与潜在扩散之间的对决：

1. 稳定扩散与潜伏扩散：目标函数

稳定扩散：稳定扩散使用学习的基于能量的模型 （EBM） 来估计生成样本的可能性。它最小化了模型分布和目标分布之间的 Kullback-Leibler （KL） 散度，通常被选为高斯分布。

潜在扩散：潜在扩散通过估计给定噪声向量的数据的条件分布来直接对数据似然进行建模。它最小化了数据的负对数似然，这类似于最大似然估计。

2. 稳定扩散与潜伏扩散：建模策略

稳定扩散：稳定扩散侧重于对数据分布的能量或密度进行建模。添加噪声使用扩散过程逐渐从简单分布（例如高斯分布）过渡到数据分布。

潜在扩散：潜在扩散通过使用扩散过程按顺序更新潜在变量来模拟潜在空间中的数据可能性。它学习潜在变量的演变以匹配数据分布。

此外，请在我们的博客中查看 Midjourney 和 Stable Diffusion 之间的详细比较分析。

解码稳定扩散与潜伏扩散

3. 稳定扩散与潜伏扩散：噪声处理

稳定扩散：稳定扩散在训练过程中直接向数据添加噪声，逐渐增加噪声水平以匹配数据分布的复杂性。

潜在扩散：潜在扩散将噪声应用于潜在变量，并在潜在空间中使用扩散过程。这意味着在生成数据之前会注入噪声。

4. 稳定扩散与潜伏扩散：采样策略

稳定扩散：在稳定扩散中，采样过程涉及用噪声迭代更新生成的数据，并逐渐降低噪声水平，直到生成样本。

潜在扩散：潜在扩散涉及对潜在空间中的噪声向量进行采样，并迭代更新它们以生成数据样本。

5. 稳定扩散与潜伏扩散：使用案例

稳定扩散：稳定扩散通常用于图像合成和数据生成等任务，重点是捕获高维数据分布并生成高质量样本。

潜在扩散：潜在扩散主要用于密度估计和基于似然的生成建模。当数据的可能性是主要关注点时，例如在密度比估计和基于似然的异常检测中，它特别有用。

总之，稳定扩散和潜在扩散在目标函数、建模策略、噪声处理、采样策略和用例方面有所不同。此外，它们之间的选择取决于手头创成式建模任务的具体目标。

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人工智能生成艺术的意义

这些人工智能模型对艺术行业的影响是巨大的。一些艺术家和创作者主张不受限制地访问图像生成，因为这使他们能够创作出鉴于他们的技能水平对他们来说几乎不可能的艺术品。

然而，其他人则认为，人工智能可能会损害艺术行业，因为生成器变得如此之好，以至于将真正的手绘数字艺术品与人工智能生成的数字艺术品区分开来变得越来越困难。

这些模型的局限性

尽管人工智能生成的艺术取得了进步，但这些模型也有其局限性。看看它们：

• 缺乏创造力：人工智能艺术生成器可以创造出具有视觉吸引力的图像，但它们往往缺乏人类创造的艺术的创造力和独创性。

• 偏见：人工智能艺术生成器是在大型图像数据集上训练的，这些数据集可以反映现实世界中存在的偏见。这意味着 AI 艺术生成器可以生成性别歧视、种族主义或其他歧视性的图像。

• 侵犯版权：AI 艺术生成器可用于创建基于受版权保护作品的图像。这可能会导致版权侵权索赔。

• 缺乏控制：艺术家对 AI 艺术生成器创建的图像几乎没有控制权。这可能会导致挫败感和不满。

• 技术限制：AI 艺术生成器仍在开发中，它们有时会生成模糊、不逼真或其他有缺陷的图像。

总体而言，AI 艺术生成器是创建具有视觉吸引力的图像的强大工具。但是，在使用它们之前了解它们的局限性很重要。

在数字宇宙的迷宫中，让我们沿着 AI 图像生成工具的星座向下走，这些工具将照亮您的创作之路。

揭开 AI 艺术生成器的未来

总结

在稳定扩散与潜在扩散的最终对决中，很明显，这两种模型都有优点和缺点。稳定扩散速度更快，可生成更复杂的图像。

相比之下，潜在扩散更适合用于研究目的，因为它引入了偏见。此外，随着人工智能的不断发展，我们可以预期这些模型将得到改进，并在生成高质量图像方面变得更加高效。

转载：稳定扩散与潜伏扩散：哪个更好？ (mvrlink.com)