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文生图模型之Stable Diffusion

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autoencoder文生图模型之Stable Diffusion_第1张图片

CLIP text encoder

tokenizer最大长度为77（CLIP训练时所采用的设置），当输入text的tokens数量超过77后，将进行截断，如果不足则进行paddings，这样将保证无论输入任何长度的文本（甚至是空文本）都得到77x768大小的特征

问题：当输出超长prompt会分段处理？每段的权重如何处理？

UNet

text condition将通过CrossAttention模块嵌入进来，此时Attention的query是UNet的中间特征，而key和value则是text embeddings。
在这里插入图片描述

文生图模型之Stable Diffusion_第2张图片
文生图模型之Stable Diffusion_第3张图片

SD图生图

文生图模型之Stable Diffusion_第4张图片

SD Inpainting

第一种形式：
文生图模型之Stable Diffusion_第5张图片
第二种形式：
文生图模型之Stable Diffusion_第6张图片

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