深い学習の文脈でそれがどのように機能するかを説明できますか
安定した拡散は、ノイズを画像に追加し、ノイズがないまでノイズプロセスを徐々に逆転させることで機能し、テキストプロンプトに合わせて現実的な画像を生成します。ディープニューラルネットワークを使用して、オリジナルに追加されたノイズ画像を予測および減算します。また、計算を減らすために、画像を画像スペースの48倍小さい潜在スペースに圧縮します。
安定した拡散は、ピクセル空間ではなく、潜在空間と呼ばれる圧縮空間で拡散プロセスを実行する技術である潜在的な拡散を使用します。これにより、トレーニングのコストが低くなり、推論速度が速くなります。潜在拡散モデル（LDMS）は、潜在コードからノイズを除去するようにトレーニングされています。これは、画像に自動エンコーダーを適用することによって取得されます。LDMSは、入力、超解像度、セマンティックシーンの合成など、さまざまなタスクを備えた高解像度画像を生成できます。