Как се обучават моделите на Stable Diffusion?

Обучението на модели на Stable Diffusion се основава на дифузионни процеси, които постепенно преобразуват шума в изображение. Основните етапи:

1. Обратен дифузионен процес: моделът се учи да възстановява изображението от шумна версия, като постепенно премахва шума.
2. Обучение върху голям набор от данни: използват се двойки изображения и текстови описания, за да може моделът да генерира изображения по текст.
3. Използване на вариационни автоенкодери (VAE) за компресиране на изображения в латентно пространство, където се провежда обучението на дифузионния модел.

В крайна сметка, моделът се учи да приближава разпределението на данните и може да генерира нови изображения, започвайки с шум и постепенно ги подобрявайки, следвайки обучената дифузионна динамика.