关于stable diffusion的疑问

Question

在Stable diffusion中，图片通过VAE(不清楚是vq-gan,vq-vae,vae这三个的哪一个)得到表征特征，然后在表征空间中进行加噪，使之加噪后的分布拟合高斯分布，然而，我发现在LDM源码中，图片是经过VAE得到表征特征的，而VAE训练时不就是将表征特征的分布与高斯分布进行对齐吗，因此，将 "与高斯分布相差不大"的特征 通过加噪的方式 去 拟合高斯分布，我不是蛮明白这一点，求解答。

Answer 1

呜呜爱无语 晚上好🌙🌙🌙
本答案参考ChatGPT-3.5

在Stable Diffusion中，对于图片的表征特征的生成使用了VAE（变分自编码器）。具体是使用的哪个VAE（vq-gan，vq-vae还是普通的vae）要看具体实现细节。VAE的训练目标是将输入数据的分布拟合成高斯分布，但并不是说训练好的VAE生成的表征特征分布完全与高斯分布一致。

在Stable Diffusion中，为了使图片的表征特征更加接近高斯分布，会对表征特征进行加噪，然后使用某种优化算法迭代地调整加噪后的分布，使其接近高斯分布。通过这种方式，可以使得表征特征更加平滑和均匀分布。

那么为什么还需要通过加噪的方式拟合高斯分布呢？原因有两点：

1. VAE的训练目标是将输入数据的分布拟合成高斯分布，但是由于VAE的限制和训练数据的分布多样性，生成的表征特征分布可能无法完全和目标高斯分布一致，因此需要通过加噪的方式进一步优化。

2. 加噪操作可以增加表征特征的平滑性和去噪能力，提高稳定性。通过加入随机噪声，可以降低表征特征在训练过程中的过拟合风险，避免过多地拟合训练数据的特定细节。

综上所述，通过加噪的方式拟合高斯分布是为了进一步提高表征特征的平滑性、去噪能力和稳定性，使其更加符合稳定扩散算法的要求。