Difusión estable ilustrada: comprenda a fondo los principios y la programación de generación de imágenes] La última obra maestra de Jay Alammar

La generación de imágenes es una de las direcciones de investigación importantes en el campo de la visión por computadora, y el último trabajo de Jay Alammar, "Stable Diffusion", nos presenta los principios y la implementación de programación de la generación de imágenes en una ilustración de alta calidad. Este artículo explicará este trabajo en detalle y adjuntará el código fuente correspondiente para ayudar a los lectores a comprender completamente el proceso de generación de imágenes.

1. Introducción
   La generación de imágenes se refiere a la generación de imágenes realistas a través de algoritmos informáticos, que tiene una amplia gama de perspectivas de aplicación, como juegos de computadora, realidad virtual, efectos especiales de películas y otros campos. La difusión estable es un método de generación de imágenes estable que genera imágenes gradualmente a través del proceso de difusión y tiene buena estabilidad y calidad de generación.

2. La idea central del principio de generación de imágenes
   Difusión estable es simular el proceso de difusión de los valores de píxeles de la imagen. Los pasos básicos son los siguientes:
   a.Inicialización: comience con una imagen de ruido aleatorio como estado inicial para la generación.
   B. Proceso de difusión: mediante cálculos iterativos, los valores de píxeles de la imagen de ruido se difunden gradualmente. En cada iteración, el valor del píxel se difunde a los píxeles circundantes, creando un efecto de transición suave.
   c.Control de estabilidad: al controlar la velocidad y la intensidad de la difusión, el proceso de difusión se estabiliza gradualmente. Esto mantiene la coherencia y continuidad de la imagen durante el proceso de generación.
   d.Condición final: cuando se alcanza el número predeterminado de iteraciones o se alcanza un estado estable, el proceso de generación finaliza y se obtiene la imagen final generada.

3. Código de implementación
   El siguiente es un ejemplo de código Python simple que demuestra cómo usar Stable Diffusion para generar imágenes:

import numpy as np
import matplotlib