Контрольные вопросы

1. Как в общих чертах происходит процесс обучения диффузионной модели? Как преобразуются исходные данные? Что ожидается на выходе модели?

2. Назовите основные компоненты диффузионной модели.

3. В чем заключается роль CLIP в процессе диффузии?

4. В чем заключается роль VAE в процессе диффузии?

5. В чем заключается роль U-NET в процессе диффузии?

6. Для чего при преобразовании фразы в эмбеддинги добавляется дополнительная случайная фраза?

7. Что нужно подать на вход U-Net в самом начале чтобы получить уникальное изображение?

Использованные источники

1. https://aayushmnit.com/posts/2022-11-05-StableDiffusionP2/2022-11-05-StableDiffusionP2.html

2. https://aayushmnit.com/posts/2022-11-07-StableDiffusionP3/2022-11-07-StableDiffusionP3.html

3. https://habr.com/ru/post/693298/

4. https://lokalise.com/blog/how-to-translate-languages-in-python-with-google-translate-and-deepl-plus-more/