Stable Diffusion是一种前沿的文本到图像生成模型，其核心在于时序编码（也称为位置编码）。本文将深入探讨时序编码的功能及其在Stable Diffusion成功中的关键作用。
探索Stable Diffusion的魔力，这是一个由时序编码这一关键组件驱动的文本到图像模型。了解时序编码如何为每个时间步提供独特的表示，增强模型生成连贯图像的能力。理解时序编码对于区分噪声水平和引导神经网络完成图像生成过程的重要性。探讨时序编码如何帮助模型意识到噪声水平，指导生成过程，控制生成，并在图像创作中提供灵活性。
时序编码表示序列中实体的位置或位置，为每个时间步提供独特的表示。扩散模型不使用单一数字（如索引值）来指示图像的位置。在长序列中，索引值的幅度可能会显著增加。如果将索引值标准化为0和1之间，变长序列可能会遇到问题，因为它们的标准化会有所不同。
扩散模型使用巧妙的位置编码方法，其中每个位置或索引都映射到一个向量。因此，位置编码层输出一个矩阵，表示编码后的序列图像及其位置信息的组合。
简而言之，如何告诉网络当前模型处于哪个时间步或图像？在学习预测图像中的噪声时，它可以考虑时间步。时间步告诉网络图像中添加了多少噪声。
神经网络的参数在时间步之间共享。因此，它无法区分不同的时间步。它必须从具有广泛不同噪声水平的图像中去除噪声。扩散模型中使用的位置嵌入可以解决这个问题。可以以这种方式编码离散的位置信息。
k: 输入序列中对象的位置
d: 输出嵌入空间的维度
P(k,j): 将输入序列中的位置k映射到位置矩阵的索引(k,j)的位置函数
n: 用户定义的标量
i: 用于映射到列索引
在上面的图像中，令牌的索引代表时间步t。