AI绘画入门：扩散模型，Stable Diffusion，LoRA，ControlNet相关技术原理
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一花一树开
2024-09-21 04:29:41
入门过程中，我们将关注扩散模型、Stable Diffusion、LoRA和ControlNet等关键技术。扩散模型，如Denoising Diffusion Probabilistic Models(DDPM)，是一种通过逐步去噪生成图像的模型。它训练一个网络，从随机噪声图像中恢复原始图像，通过时间参数T控制网络关注全局还是局部细节。
Classifier guidance是一种条件生成技术，通过额外的分类器指导，可以指定生成特定内容，如物体类别或文字描述。Classifier-free guidance则直接在有条件下训练模型，通过混合无条件和有条件输出，实现内容控制，但需要更多资源和两次网络运行。
Latent Diffusion Model（如Stable Diffusion）则将图像操作从像素空间转移到隐空间，通过自编码器的Encoder和Decoder实现，简化计算并支持大规模应用。Finetune技术则允许个性化图像生成，同时保持模型原有能力，例如Dreambooth通过Prior-Preservation Loss来达到这一目标。
LoRA是一种针对大模型参数的低秩适应方法，通过减少可训练参数来有效finetune。ControlNet则用来在特定数据集上微调模型，同时保持原模型的大部分能力。最后，T2I-Adapter技术（详情未提供）可能是另一种适应和控制生成内容的手段。
这些技术的进一步学习和实践，可以通过论文、博主讲解和社区代码库来深入理解。记得持续关注社区动态，不断探索和实践，你将逐步掌握AI绘画的这些高级技术。
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