Stable Diffusion’da “Latent Space” nedir ve nasıl çalışır?

06 Kas 12:45

Stable Diffusion, görüntü üretiminde latent space adı verilen sıkıştırılmış bir temsile dayanır. Bu uzayda, rastgele bir gürültü vektörü modelin encoder kısmı tarafından düşük boyutlu bir latent vektöre dönüştürülür ve ardından decoder bu vektörü adım adım iyileştirerek istenen görseli oluşturur. Latent space’in boyutları, modelin öğrenme kapasitesini ve çıktı kalitesini nasıl etkiler? Sizce bu temsili nasıl optimize edebiliriz?