深度学习实战67-基于Stable-diffusion的图像生成应用模型的搭建，在Kaggle平台的搭建部署，解决本地没有算力资源问题

发布时间：2023年12月18日

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下深度学习实战67-基于Stable-diffusion的图像生成应用模型的搭建，在Kaggle平台的搭建部署，解决本地没有算力资源问题。稳定扩散模型（Stable Diffusion Model）是一种用于图像增强和去噪的计算机视觉算法。它通过对输入图像进行扩散过程来改善图像质量，使其更加清晰、平滑，并去除噪声。该模型的核心思想是在图像上应用偏微分方程，通过不断迭代更新像素值，以达到图像平滑和去噪的效果。具体来说，稳定扩散模型基于热传导方程，其中像素的变化速度取决于其与周围像素之间的差异。
在这里插入图片描述

一、Stable Diffusion的数学原理

稳定扩散模型的数学原理可以用以下偏微分方程表示：

? u ? t = ?

文章来源:https://blog.csdn.net/weixin_42878111/article/details/135023566
本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
最新文章