Stable Diffusion: Perbedaan antara revisi

Model ini awalnya dilatih pada subset laion2B-en dan laion-high-resolution, dengan beberapa putaran terakhir pelatihan dilakukan terhadap LAION-Aesthetics v2 5+, subset dari sekitar 600 juta gambar dengan judul yang diprediksi oleh LAION-Aesthetics Predictor V2 bahwa rata-rata manusia akan memberikan skor setidaknya 5 dari 10 berdasarkan penilaian seberapa besar mereka menyukainya.<ref>{{Citation|last=Schuhmann|first=Christoph|title=CLIP+MLP Aesthetic Score Predictor|date=2022-11-02|url=https://github.com/christophschuhmann/improved-aesthetic-predictor|access-date=2022-11-02}}</ref><ref name="Waxy">{{Cite web|last=Baio|first=Andy|date=2022-08-30|title=Exploring 12 Million of the 2.3 Billion Images Used to Train Stable Diffusion's Image Generator|url=https://waxy.org/2022/08/exploring-12-million-of-the-images-used-to-train-stable-diffusions-image-generator/|website=Waxy.org|language=en-US|access-date=2022-11-02}}</ref><ref name="LAION-Aesthetics">{{Cite web|title=LAION-Aesthetics {{!}} LAION|url=https://laion.ai/blog/laion-aesthetics|website=laion.ai|language=en|archive-url=https://web.archive.org/web/20220826121216/https://laion.ai/blog/laion-aesthetics/|archive-date=2022-08-26|access-date=2022-09-02|url-status=live}}</ref> Subset LAION-Aesthetics v2 5+ juga mengecualikan gambar yang memiliki beresolusi rendah dan gambar yang diidentifikasi oleh LAION-5B-WatermarkDetection memiliki [[Penandaairan digital|tanda air digital]] dengan probabilitas lebih dari 80%.<ref name="Waxy" /> Putaran terakhir pelatihan juga menurunkan 10% dari pengkondisian teks untuk meningkatkan kemampuan Panduan Difusi Bebas Pengklasifikasi.