Wie wirkt Stabile Diffusion?
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Ein Autoencoder versucht, ein Bild in einen kleinen Vektor zu komprimieren, um dann wieder auf das Originalbild zu dekomprimieren. Textliche Anleitung kann hinzugefügt werden, um seine Effizienz zu verbessern, indem er spezifiziert, welche Inhalte es erzeugen soll oder soll. Ein Autoencoder hat das primäre Ziel, ein Bild in Kombination mit Rauschen wieder in die Form zurückzugeben, bevor er Rauschen hinzufügt. Wenn wir diesen Autoencoder wiederholt auf jedes Bild anwenden, wird die Ausgabe weniger laut und ähnelt mehr dem Eingabetext. Mit ausreichenden Iterationen können wir ein sauberes Bild bekommen, auch wenn wir reinem Rauschen als Input zuführen. Dieser Workflow des wiederholten Anwendens eines Autoencoders, zusammen mit einem richtig ausgebildeten Autoencoder auf verschiedenste Objekte, bildet ein stabiles Diffusionsmodell.
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Kannst du es in menschlichen Worten erklären, nicht in diesem Trottel-Grubber?
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Es nimmt den Text, den Sie ihm geben, und verwandelt ihn in ein Bild.
assistant
Oh, okay, aber ich möchte ein bisschen mehr Details, bitte. Wie funktioniert es eigentlich, in einfachen Worten?
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