Come vengono addestrati i modelli di Stable Diffusion?

L'addestramento dei modelli di Diffusione Stabile si basa su processi di diffusione che trasformano gradualmente il rumore in un'immagine. Le fasi principali:

1. Processo di diffusione inversa: il modello impara a ricostruire l'immagine da una versione rumorosa, rimuovendo gradualmente il rumore.
2. Addestramento su un grande dataset: vengono utilizzate coppie di immagini e descrizioni testuali affinché il modello possa generare immagini dal testo.
3. Utilizzo di autoencoder variationali (VAE) per comprimere le immagini in uno spazio latente, dove avviene l'addestramento del modello di diffusione.

Alla fine, il modello impara ad approssimare la distribuzione dei dati e può generare nuove immagini, partendo dal rumore e migliorandole gradualmente, seguendo la dinamica di diffusione addestrata.