Stable Diffusion VAE PT：一种稳定扩散变分自编码器概率图模型

VAE Stable Diffusion（稳定扩散）是一种用于生成模型的算法，结合了变分自编码器（Variational Autoencoder，VAE）和扩散生成网络（Diffusion Generative Network）的思想。它通过对变分自编码器进行改进，提高了生成样本的质量和多样性。

扩散生成网络提高生成样本质量和多样性

VAE Stable Diffusion的核心思想是使用扩散生成网络来替代传统的解码器。扩散生成网络是一个逐步生成样本的过程，每一步都通过对噪声进行扩散来生成样本。这种逐步生成的过程可以提高生成样本的质量，并且可以控制生成样本的多样性。

具体来说，通过使用VAE Stable Diffusion，我们可以得到颜色更鲜艳、细节更锋利的图像。特别是在生成脸部和手部等部位的图像时，其质量得到了显著的改善。

常见的VAE模型类型

在Stable Diffusion中，有几种常见的VAE模型类型：

• stabilityai/sd-vae-ft-ema：使用EMA（Exponential Moving Average）类型的VAE模型，生成图像更锐利。
• stabilityai/sd-vae-ft-mse：使用MSE（Mean Square Error）类型的VAE模型，生成图像更平滑。
• WarriorMama777/OrangeMixs：用于动漫风格的图片生成。
• hakurei/waifu-diffusion-v1-4：用于动漫风格的图片生成。

除了以上几种常见的VAE模型外，还有一些模型自带了自己的VAE模型，比如SDXL模型。

VAE模型在图像修复中的应用

在Stable Diffusion的世界中，修复人脸主要依赖于以下两个项目的能力：

• TencentARC/GFPGAN
• sczhou/CodeFormer

通过对高质量的图片和大量人脸数据进行训练，VAE模型在改善图像色调和轻微修正人脸方面具备了一定的能力。

最佳的VAE模型选择

在Stable Diffusion中，最佳的VAE模型选择如下：

• kl-f8-anime (Anything V3)：用于动漫风格的图片生成，通过对SD 1.4 VAE在多个动漫风格图片上进行微调得到。
• kl-f8-anime2：用于动漫风格的图片生成，改进了颜色效果。
• vae-ft-mse-840000-ema-pruned：适用于真实模型或风格，由StabilityAI创建。
• OrangeMixs：用于动漫风格的图片生成。
• Color101：用于改善颜色和色彩深度。

需要注意的是，如果基础模型对图像质量没有严格要求，不需要额外部署VAE模型，因为许多模型已经集成了VAE。然而，通过使用额外的VAE模型，可以获得更好的效果。如果需要部署额外的VAE模型，只需将下载的模型放置在相应的目录即可。