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「Diffusion」找到 9 条内容
按专题浏览 →匹配正文：版本差异要按模型族与具体 checkpoint 说明 Stable Diffusion v1 以 Latent Diffusion 为基础，在 VAE 潜空间中使用 U-Net 去噪，并通过 CLIP 文本编码器提供条件。常见 v1.x checkpoint 以 512×512 为主要训练分辨率，但不同衍生模型的数据与许可不能混写。 Stable Diffusion v2 系列仍是潜空间扩散与 U-Net 路线，文本侧改用 OpenCLIP，但不同 checkpoint 的预…
匹配正文：…的文生图自回归路线，生成受序列解码成本影响。 掩码生成：Muse并非自回归模型，它并行预测被mask的图像token并迭代细化。 Diffusion与flow：Imagen等扩散模型逐步去噪；rectified flow类方法学习速度场并通过ODE类路径采样。 DALL-E 3和Midjourney等闭源产品只能依据官方披露描述能力，不能替其断言具体backbone、训练数据或内部损失。比较模型时应区分公开论文方法与商业产品，并按质量、可控性、延迟、训练稳定性、许可证和证据完…
匹配正文：…Parti、LlamaGen 图像量化成离散token后做next-token预测；便于复用Transformer，生成通常串行 Diffusion DDPM、Imagen、Latent Diffusion/Stable Diffusion、SDXL 学习逐步去噪；文生图、编辑和视频均有应用，采样NFE与质量是重要取舍 Flow/Rectified Flow Flow Matching、Stable Diffusion 3相关路线 学习连续速度场并用ODE类采样；路径和求解器…
学习内容与项目面试，在同一条路上。