Stable Diffusion 模型:anything-v5-PrtRE.safetensors 外挂VAE 模型:anything-v4.0.vae.ptPS:没有可以不用!!! CLIP 终止层数:2 正向提示词:beautiful girl Green eyes pale skin 反向提示词:Negative prompt: Negative prompt: Negative prompt: NSFW, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:...
https://www.zhihu.com/zvideo/1678357103184703488www.zhihu.com/zvideo/1678357103184703488 我们将用相同的提示词让每个模型生成三种不同的图像: #1.一个简单的女孩插图。 #2.使用Lora。 #3.风景壁纸。 提示写在文章末尾。 12款最佳Stable Diffusion动漫模型 #1. Anything Series Anything模型包括V5和V3版本。
我们首先将提示词的概念从NLP转换为分割,其中提示词可以是一组前景/背景点、粗略框或掩码、自由格式文本,或者通常是指示在图像中分割什么的任何信息。那么,可提示的分割任务是在给定任何提示词的情况下返回有效的分割掩码。"有效"掩码的要求只是意味着,即使提示词不明确,并且可能涉及多个目标(例如,回忆衬衫与人的例子,...
我们观察到,与最相似分布的数据集LVIS v1 [44]和ADE20K [117]相比,SA-1B覆盖了图像角落更多的区域,而COCO [66]和Open Images V5 [60]则更倾向于中心偏差。在图6中(图例),我们通过大小比较了这些数据集。SA-1B比第二大的数据集Open Images拥有11倍的图像和400倍的掩码数量。平均而言,SA-1B每个图像有36...
对于一个模糊的提示,模型会平均多个有效掩模,以解决模糊性。为了解决这个问题,我们修改模型,为一个单一提示预测多个输出掩模(见图3)。我们发现3个掩模输出足以解决大多数常见情况(嵌套掩模通常最多只有三层:整体、部分和子部分)。在训练期间,我们仅反向传播掩模的最小损失[15, 45, 64]。为了对掩模进行排序,模型为...
Task: 这里构建了一个提示分割任务,这类任务在结构分类上,一般体现为多模态的模型; Model: 模型框架设计上主干是分割的架构,图像编码器,这里使用的VIT+MAE的组合方式进行训练;提示部分有不同输入的有不同的编码器;一个融合提示编码和图像编码的解码器; Data: 数据工程,个人理解这是SAM模型牛逼之处,虽然数据工程...
Task: 这里构建了一个提示分割任务,这类任务在结构分类上,一般体现为多模态的模型; Model: 模型框架设计上主干是分割的架构,图像编码器,这里使用的VIT+MAE的组合方式进行训练;提示部分有不同输入的有不同的编码器;一个融合提示编码和图像编码的解码器; Data: 数据工程,个人理解这是SAM模型牛逼之处,虽然数据工程...