ШУМА НА ГЕНЕРАЦИЮ ИЗОБРАЖЕНИЙ С
ПОМОЩЬЮ ДИФФУЗИОННОЙ ВЕРОЯТНОСТНОЙ МОДЕЛИ
Автор: Михаил Алексеевич Мирза
Аннотация:
В статье исследуется влияние начального шума на качество изображений, генерируемых диффузионными моделями (на примере модели Stable Diffusion v2.0) по текстовым запросам из набора данных PartyPrompts. Проведены эксперименты с разными вариантами шума, оценка качества сгенерированных изображений через метрики CLIPScore, ImageReward и BRISQUE, а также анализ корреляции с характеристиками запросов. Результаты подтверждают значимость выбора начального шума для улучшения генерации, открывая возможности для автоматического подбора оптимальных вариантов начального шума.
Ключевые слова:
генерация изображений, вероятностные модели, генеративные модели

