22/09/18 11:17:32.92 vLQm+hsq.net
>>580
>>576は仕組みの説明自体書いてるわけじゃないからねｗ
説明じゃないじゃん、ハッタリだろってその姿勢はとてもいいけど、ディープラーニングの仕組みの話だから、文字で短く説明は難しい
StableDiffusionの仕組みって言うと、Diffusionが～CLIPが～とかになって雰囲気だけしか分からないと思うので
ディープラーニングの基本＞生成の話とか勉強かな。ちゃんと分かるように、てっなるとどうしても長くなる
雑に言うと、画像を学習して、ニューラルネットの重み（＝特徴量＝絵の描き方）を作って、それをベースに生成するということなんだけど
後、７６万次元ってのは、１次元の７６万倍じゃないんだよね
７６万「乗」倍。桁違いの桁違い倍の桁違い倍・・・・x７６万回。超超でかい。全宇宙の原子よりはるかに多い。
その中のまともな画像はごくごく一部で、超高次元多様体の中の薄皮の表面（＝プロンプトに指定されたまともな画像）だけを探し出すために
どっち方向に行けばいいの？ってのを示すのが学習データ。
本来が７６万次元なのに、たったの数億パラメータで済ませてる。
なんでこんな極小パラメータで済むかというとたニューラルネットを多層化している＝ディープニューラルネットワークだから。
みたいなハッタリめいた話は多分嫌いだと思うので、具体的に何がどうなってるのかちゃんと勉強した方がいいですね
数時間でそこそこは分かるのではと思います。