AI 中的扩散模型：你需要知道的一切 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/CxajwhPToit7y5kXhNTctEKencg从原理上讲，扩散模型的工作过程可以类比为一个逐渐模糊图像的过程，然后再尝试从模糊的图像中恢复出清晰的原始图像。在这个过程中，模型学习到了数据的分布特征，从而能够生成 ...
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Stable Diffusion如何通过扩散模型生成图像 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/VGGJwyM0UiOphhkW5jwcz7z3nUg/a2... 生成模型。DALL·E 2 ... 当用户输入一段文本描述时，DALL·E 2会在其学习到的知识体系中寻找与之匹配的图像特征，并尝试生成符合描述的图像。 ... 扩散模型通过逐步添加噪声并 ...
扩散模型是否会成为深度学习的下一个前沿领域 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/XidDwbp0HiBTHykm4TicXCInnVe扩散模型的优势在于其能够捕捉数据中的复杂结构和模式。通过对噪声的逐步处理，扩散模型可以学习到数据的分布特征，从而能够生成具有高度真实性的新样本。此外，扩散模型还 ...
稳定扩散模型：图像生成的重大进步 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/Cyp3wC40di8UBwkKnf3cLnN6nbG稳定扩散模型是一种基于深度学习的图像生成方法。它通过学习大量的图像数据，理解图像的特征和模式，从而能够生成逼真的新图像。与传统的图像生成方法相比，稳定扩散模型具有 ...
了解扩散模型的工作原理 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/wikcnF8RJO78HcMNJIgzofUBCRM/a6扩散模型图像生成的核心是强大的计算机视觉模型。在足够大的数据集的基础上，这些模型可以学会很多复杂运算。扩散模型通过如下方式建构问题来实现图像生成：. 假设我们 ...
扩散模型：原理与应用的深度解析 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/JmKdwyhZeiPYt6kCY6wc6O7HnFg扩散模型的一个重要特点是它能够生成具有高度多样性和真实性的数据。与传统的生成模型相比，扩散模型不需要对数据的分布进行严格的假设，而是通过学习数据的特征来生成 ...
关于生成式人工智能扩散模型的探讨 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/H5uPweX3hicY4mkfdRqc5wZTnIh从技术角度来看，生成式人工智能扩散模型的工作原理是通过对大量数据的学习和分析，来理解数据中的潜在模式和特征。然后，利用这些理解，模型可以生成与原始数据具有相似特征的 ...
扩散模型(Diffusion Model)基本原理及代码讲解 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/v/wiki/Uig0w46pHidzcXke3eRcBNBZnRj/af基本原理 · 固定的（或预设的）前向扩散过程q：该过程会逐渐将高斯噪声添加到图像中，直到最终得到纯噪声。 · 可训练的反向去噪扩散过程$p_{\theta} $训练一个神经网络，从纯噪音 ...
扩散模型如何开启生成式创意的新可能 - 飞书文档
https://docs.feishu.cn/article/wiki/FPTdw7xC1iXy6QkA3KgcAFLOn3g扩散模型是一种基于深度学习的生成模型，它通过模拟数据的扩散过程来生成新的数据。与传统的生成模型相比，扩散模型具有更高的灵活性和创造性，能够生成更加真实和多样化的 ...
无需训练的AI 技术，解决文本到图像生成中的密集字幕和布局操作问题
https://docs.feishu.cn/article/wiki/TYevw1lP3i6kgakp7ghckB7QnNe在最先进的扩散模型中，自注意力和交叉注意力层是两个关键部分。在自注意力层中，中间特征还可以作为上下文特征，通过在跨越不同区域的图像标记之间建立连接，创建全局 ...