Kā tiek apmācīti Stable Diffusion modeļi?

Stabilās difūzijas modeļu apmācība balstās uz difūzijas procesiem, kas pakāpeniski pārvērš troksni attēlā. Galvenie soļi:

1. Atpakaļējo difūzijas procesu: modelis mācas atjaunot attēlu no trokšņainas versijas, pakāpeniski noņemot troksni.
2. Apmācība uz lielas datu kopas: tiek izmantoti attēlu un teksta aprakstu pāri, lai modelis varētu ģenerēt attēlus pēc teksta.
3. Variācijas autoenkodētāji (VAE) tiek izmantoti, lai saspiestu attēlus latentajā telpā, kur notiek difūzijas modeļa apmācība.

Galu galā, modelis mācas tuvēt datu sadalījumu un var ģenerēt jaunus attēlus, sākot ar troksni un pakāpeniski tos uzlabojot, sekojot apmācītajai difūzijas dinamikai.