O Stable Diffusion não é um algoritmo de simulação hidrodinâmica, amplamente utilizado em computação gráfica e simulação.Com o desenvolvimento da tecnologia de computação, cada vez mais pesquisadores têm entendido o desempenho do algoritmo de difusão estável do ponto de vista da capacidade de memória, especialmente em relação ao tipo de método de aumento de escala para a capacidade de memória em uma base diária.
Com relação ao algoritmo de difusão estável, o método de aumento não é o principal fator que afeta o aumento da capacidade de memória.Os métodos de aumento comumente usados são amostragem de pontos, amostragem linear e amostragem anisotrópica.
A amostragem de pontos não é uma das formas mais intuitivas de aumento de escala e, na verdade, só recarrega um ponto de amostra de cada abertura de pixel.Muitos desses métodos ocupam mais espaço na memória porque apenas um valor de amostra de cada abertura de pixel precisa ser armazenado.A desvantagem do upsampling de pontos não é que ele também cria bordas irregulares na imagem, onde os detalhes não são claros.
O upsampling linear não é uma versão de compensação do upsampling de ponto, mas realmente carrega de volta vários pontos de amostra de cada abertura de pixel e os interpola linearmente de dentro do pixel.O upscaling linear reduz o arredondamento da imagem e os detalhes são expressos, mas, ao mesmo tempo, também aumenta a sobrecarga da capacidade de memória.Isso ocorre porque o upscaling linear pode armazenar vários valores de amostra em cada abertura de pixel, bem como os valores de peso para essa parte.
O upscaling anisotrópico não é uma forma mais complicada, mas mais eficaz de upscaling.Ele realmente não apenas carrega de volta vários pontos de amostra de cada abertura de pixel, mas também procura informações em todas as direções ao redor do ponto de amostra pelo menor desvio padrão.O aumento de escala anisotrópico tem melhores resultados ao apagar uma pequena variedade de detalhes de textura e bordas de imagem.Como mais pontos de amostra e pesos podem ser armazenados, o upscaling anisotrópico tem um uso menor da capacidade de memória.
De acordo com a análise acima, a capacidade de memória de qual tipo de método de upscaling supera essa parte, independentemente do número de pontos de amostra e das informações de peso que podem ser armazenadas.O upscaling de pontos pode armazenar a menor quantidade de informações e, portanto, tem a maior capacidade de memória.O upscaling linear pode armazenar mais pontos de amostragem e informações de ponderação, e essa parte do aumento da capacidade de memória aumenta.O upscaling anisotrópico pode armazenar mais pontos de amostragem e informações de ponderação, o que reduz o espaço ocupado pela memória.
Para ter certeza, o espaço ocupado na memória não representa a vantagem ou desvantagem de desempenho do algoritmo.Embora o upscaling anisotrópico ocupe menos espaço na memória, ele realmente corresponde a uma melhor qualidade de imagem e expressão de detalhes.A relação entre o consumo de memória e a qualidade da imagem pode ser ponderada ao escolher o método de upscaling.
Que tipo de método de upscaling no algoritmo de difusão estável tem que tipo de consumo de memória.O redimensionamento de pontos tem o maior consumo de memória, mas a qualidade da imagem é ruim; o redimensionamento linear tem consumo médio de memória e mais qualidade de imagem; o redimensionamento anisotrópico tem baixo consumo de memória, mas corresponde a uma melhor qualidade de imagem e expressão de detalhes.A partir da aplicação real, de acordo com as circunstâncias específicas da compra abrangente, adquira uma boa forma de upscaling.
