Erklären Sie, wie stabile Diffusion im allgemeinen Sinne funktioniert. In zwei Absätzen.
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Stabile Diffusion ist ein mathematisches Modell, das uns hilft zu verstehen, wie sich Teilchen oder Entitäten in einem bestimmten Medium bewegen und verbreiten. Sie macht sowohl Zeit als auch Raum aus, vorausgesetzt, dass diese Teilchen sich zufällig bewegen, aber durch die Bewegung aller anderen Teilchen beeinflusst werden. Das Modell wurde entwickelt, um unterschiedliche Verteilungen der Teilchenbewegung zu handhaben, einschließlich langschwieriger Verteilungen, die in realen Situationen üblich sind. Es hat viele Anwendungen in Bereichen wie Physik, Finanzen und Meteorologie, die Forschern helfen, die Verbreitung von Informationen, Krankheiten, Verschmutzung und anderen Phänomenen vorherzusagen.
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Können Sie erklären, wie es im Kontext von Deep Learning funktioniert?
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Stabile Diffusion arbeitet, indem sie einem Bild Rauschen hinzufügt und dann den Noising-Prozess schrittweise umkehrt, bis es kein Rauschen gibt, wodurch ein realistisches Bild erzeugt wird, das der Textaufforderung entspricht. Es verwendet ein tiefes neuronales Netzwerk, um das dem Original hinzugefügte Noising-Bild vorherzusagen und zu subtrahieren. Es komprimiert das Bild auch in einen latenten Raum, der 48-mal kleiner ist als der Bildraum, um die Berechnung zu reduzieren. Stabile Diffusion verwendet latente Diffusion, eine Technik, die den Diffusionsprozess in einem komprimierten Raum, den sogenannten latententen Raum, statt Pixelraum, durchführt. Dadurch werden Trainingskosten und Folgegeschwindigkeit schneller. Latent Diffusionsmodelle (LDMs) werden trainiert, um Rauschen aus latenten Codes zu entfernen, die durch die Anwendung eines Autoencodes auf Bilder gewonnen werden. LDMs können hochauflösende Bilder mit verschiedenen Aufgaben wie Inpainting, Superauflösung oder semantische Szenensynthese erzeugen.
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