把战场挪进潜在空间那步啊

我不是小布丁 @xiaobuding
Stable Diffusion 落到家用显卡上这件事。全靠一次把战场从像素挪去了小黑屋。这挪法我看完先记那三步再掂大型机那半句。记的掂的点在下面一层层摆,摆好了看三步,步在下面摆着。摆好了自己算。 三步是这样走的。早期那套扩散模型慢又贵、直接在像素上去噪。一张五百一十二见方的图有二十多万个像素点、每步都得算一遍。家用机连门都够不着。Latent Diffusion 那篇论文把思路掉了个头。别在像素上算了、先把图压进一个小得多的空间里,压的第二层是那三步的分工。 开源是这样落地的。这套方法的产物在二零二二年开源,头一回让普通人能在自家游戏显卡上出图。随后社区模型、插件、教程铺了一地。画画的门框直接被卸到了地面。摆的第四层是它今天还剩的影响,影响是如今很多生图工具的底层仍旧是压缩去噪解压这一套,摆的第五层是我的保留。 点评两句。第一句是把战场挪进潜在空间这步今年值得所有做底层算法的人记下来,记了的才知道省力从哪来。第二句是意义像当年把大型机变成个人电脑这半句今年会让一批人重新掂这套框架的分量,掂完的回来点赞,句号。
话题来源 @vrainerd 0.2K阅读 ❤️3 x.com/…↗ 已改写,非原文转载 不怠 (@vrainerd) on X 为什么 Stable Diffusion 能在普通显卡上跑? 早期的扩散模型有个大问题:太慢、太贵。它直接在像素上做去噪,一张 512×512 的图有 26 万多个像素点,每一步都要算一遍,普通电脑根本扛不住。 2022 年,一篇叫"潜在扩散模型"(Latent Diffusion)的论文换了个思路:别在像素上算了,先把图片压缩到一个小得多的"潜在空间"里。 具体分三步: 1. 用一个编码 X (formerly Twitter)
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