本节分析了具有不同下采样因子 f ∈ {1, 2, 4, 8, 16, 32} (f越大，压缩越大)的 ldm 的行为（缩写为 ldm-f，其中 ldm-1 对应于基于像素的 dm）。为了获得可比较的测试场，我们将本节中所有实验的计算资源固定为单个 nvidia a100，并使用相同数量的步骤和相同数量的参数 ...

LDM是一个二阶段的模型，包括训练一个VQ-VAE和扩散模型本身，LDM的计算流程如图4所示。 LDM有三个主要模块： 感知图像压缩（Perceptual Image Compression）：图3中最左侧红框部分是一个VQ-VAE，用于将输入图像x编码为一个离散特征z。 LDM：图3的中间绿色部分是在潜变量空间的扩散模型，其中上半部分是加噪过程，用于将特征 z 加噪为 z_T 。 下半部分是去噪过程，去噪的核心结构是一个由交叉注意力（Cross Attention）组成的U-Net，用于将 z_T 还原为 …

Our 1.45B latent diffusion LAION model was integrated into Huggingface Spaces 🤗 using Gradio. Try out the Web Demo: A 1.45B model trained on the LAION-400M database. A class-conditional model on ImageNet, achieving a FID of 3.6 when using classifier-free guidance Available via a colab notebook .

AudioLDM 2 is available in the Hugging Face 🧨 Diffusers library from v0.21.0 onwards. The official checkpoints can be found on the Hugging Face Hub, alongside documentation and examples scripts. The Diffusers version of the code runs upwards of 3x faster than the native AudioLDM 2 implementation, and supports generating audios of arbitrary ...

2025年1月29日 · 在Stable Diffusion（LDM）的基础上，SDXL将U-Net主干扩大了三倍：主要是使用了第二个文本编码器，因此还使用了更多的注意力块和交叉注意力上下文。 此外，作者设计了多分辨率训练方案，训练了具有不同长宽比的图像。 他们还引入了一个细化模型，以进一步提高生成图像的视觉逼真度。 结果表明，与之前的Stable Diffusion版本相比，SDXL的性能有了显著提升，并且取得了与其他非开源模型相当的效果。 这个模型和代码都是完全开源的。 在SDXL的基 …

这里我们继续介绍 Stable Diffusion 相关的三个图像生成工作，Latent Diffusion Model（LDM）、SDXL 和 SDXL-Turbo。 这三个工作的主要作者基本相同，早期是在 CompVis 和 Runway 等发表，后两个主要由 Stability AI 发表。 LDM 对应的论文为： [2112.10752] High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models. LDM 对应的代码库为：High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models.

官方提供了bsr任务的预训练模型，并提供了 colab notebook 版本，可以直接进去按顺序执行代码块： 可以接受任意分辨率大于128的输入，如果想在本地跑，跟着上面的改就行了，需要代码可以评论或者私聊. 关键代码解释： 1、入口.

2024年3月31日 · Latent Diffusion Models（潜在扩散模型，LDM）通过在一个潜在表示空间中迭代“去噪”数据来生成图像，然后将表示结果解码为完整的图像，让文图生成能够在消费级GPU上，在10秒级别时间生成图片，大大降低了落地门槛，也带来了文图生成领域的大火。

2024年12月15日 · 这一篇文章的内容是 Latent Diffusion Models（LDM），也就是大名鼎鼎的 Stable Diffusion。先前的扩散模型一直面临的比较大的问题是采样空间太大，学习的噪声维度和图像的维度是相同的。

LDM生成效果（Image Generation with Latent Diffusion） 论文从FID和Precision-and-Recall两方面对比LDM的样本生成能力，实验数据集为CelebA-HQ、FFHQ和LSUN-Churches/Bedrooms，实验结果如下： 其效果超过了GANs和LSGM，并且超过同为扩散模型的DDPM。 效果展示. 看一下在各个任务上的效果。