I'm sorry, I didn't realize you were talking about the image generation model.

Stable Diffusion is a text-to-image system that is able to convert a word or phrase (prompt) into an image (output). Specifically, it is a machine learning tool that relies on a technique called latent diffusion to generate novel images. The latent diffusion model starts with a user prompt and a latent seed, which is random noise of the same size as the input. It then performs a technique called "iterative denoising", which involves removing the Gaussian noise from the image, until, after a given number of steps, the desired output is achieved. The system knows which images it is supposed to produce, because it was trained on a large data set of similar images.

Diffusion models are very powerful machine learning models. However, they can be quite memory-consuming, since they perform their operations in a large so-called pixel space. Latent diffusion addresses this issue by applying the same process, but in a lower-dimensional "latent space". The latent space is a compressed version of the same image. Although it is compressed, the most important features of the image are retained, so the model still works as intended.

I have tried my best to give an overview of how Stable Diffusion works. However, it is important to keep in mind that the actual process is much more complicated. If you want, I can give you a list of web pages and books that may help explain these concepts in more detail. Of course, if you have any other questions, I'm happy to answer those as well!
ฉันขอโทษ ฉันไม่รู้ว่าคุณกำลังพูดถึงโมเดลการสร้างภาพ Stable Diffusion คือระบบการแปลงข้อความเป็นรูปภาพที่สามารถแปลงคำหรือวลี (พร้อมท์) ให้เป็นรูปภาพ (เอาต์พุต) โดยเฉพาะอย่างยิ่ง มันเป็นเครื่องมือการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้เทคนิคที่เรียกว่าการแพร่กระจายแฝงเพื่อสร้างภาพแปลกใหม่ แบบจำลองการแพร่กระจายแฝงเริ่มต้นด้วยการแจ้งผู้ใช้และเมล็ดแฝง ซึ่งเป็นสัญญาณรบกวนแบบสุ่มที่มีขนาดเดียวกันกับอินพุต จากนั้นจึงใช้เทคนิคที่เรียกว่า "การลดสัญญาณรบกวนแบบวนซ้ำ" ซึ่งเกี่ยวข้องกับการลบสัญญาณรบกวนแบบเกาส์เซียนออกจากภาพ จนกระทั่งหลังจากผ่านไปตามขั้นตอนที่กำหนด ก็ได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ ระบบรู้ว่าควรจะสร้างภาพใด เนื่องจากได้รับการฝึกฝนกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ของภาพที่คล้ายคลึงกัน โมเดลการแพร่กระจายเป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่ทรงพลังมาก อย่างไรก็ตาม อาจใช้หน่วยความจำค่อนข้างมาก เนื่องจากทำงานในพื้นที่พิกเซลขนาดใหญ่ การแพร่กระจายที่แฝงอยู่จะแก้ไขปัญหานี้โดยใช้กระบวนการเดียวกัน แต่อยู่ใน "พื้นที่แฝง" ในมิติที่ต่ำกว่า พื้นที่แฝงคือเวอร์ชันบีบอัดของรูปภาพเดียวกัน แม้ว่าจะถูกบีบอัด แต่คุณสมบัติที่สำคัญที่สุดของรูปภาพจะยังคงอยู่ ดังนั้นแบบจำลองจึงยังคงทำงานได้ตามที่ต้องการ ฉันได้พยายามอย่างเต็มที่เพื่อให้ภาพรวมเกี่ยวกับวิธีการทำงานของ Stable Diffusion อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญคือต้องจำไว้ว่ากระบวนการจริงนั้นซับซ้อนกว่ามาก หากคุณต้องการ ฉันสามารถให้รายชื่อหน้าเว็บและหนังสือที่อาจช่วยอธิบายแนวคิดเหล่านี้โดยละเอียดยิ่งขึ้นได้ แน่นอน หากคุณมีคำถามอื่นๆ ฉันก็ยินดีที่จะตอบคำถามเหล่านั้นเช่นกัน
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence