Stable Diffusion XL之核心基础内容

Stable Diffusion XL之核心基础内容

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一. Stable Diffusion XL核心基础内容

1.1 Stable Diffusion XL的主要优化

与Stable Diffusion 1.x-2.x相比,Stable Diffusion XL主要进行如下的优化:

  1. 对Stable Diffusion 1.x-2.x的U-Net,VAE,CLIP Text Encoder三大核心模型都做了改进。
  2. 增加一个独立的基于Latent的Refiner模型,也是一个扩散模型,用来提升生成图像的精细化程度。
  3. 设计了很多训练Tricks,包括图像尺寸条件化策略、图像裁剪参数条件化策略以及多尺度训练策略等。
  4. 先发布Stable Diffusion XL 0.9测试版本,基于用户的使用体验和图片生成的反馈情况,针对性增加数据集和使用RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback,基于人类反馈的强化学习)技术优化训练后,推出了Stable Diffusion XL 1.0正式版。
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