Unet模型的大致结构如下 Unet总结构 我们主要关注三个点:下采样模块、中间模块、上采样模块 其中time_embedding 和 text_embedding 都是不变的,在每一个块里边都对模型提供当前Unet所处time信息以及全局text的指导信息(就是prompt),Resnet 中 xx_embeding 的生效方式就是直接加上去(简单粗暴),Transformer 中执行交叉...
一句话总结本文对 UNet 编码器进行首次全面的研究,并引入一种简单而有效的编码器传播方案,以加速各种任务的扩散采样,可将Stable Diffusion 采样速度提高了 41%,同时保持高质量的生成性能,代码刚刚开源! 快!…
去年的时候写了两门比较基础的Stable Diffuison WebUI的基础文字课程,大家如果喜欢的话,可以按需购买,在这里首先感谢各位老板的支持和厚爱~ ✨StableDiffusion系统基础课(适合啥也不会的朋友,但是得有块Nvidia显卡): https://blog.csdn.net/jumengxiaoketang/category_12477471.html ?综合案例课程(适合有一...
现有主流头部文生视频技术,是基于上一帧预测下一帧(Diffusion +Unet),很难领悟物体变化过程中的逻辑关系。比如,咬一口面包,它不会像现实情况一样,面包少一块并出现牙印。 Sora通过Transformer+Diffusion底层技术,让AI具备逻辑因果分析能力。如此一来,Sora的视频生成长度不仅突破到了60秒,还能最大限度还原现实世界的真...
stable diffusion 原理7 | 上次说到stable diffusion的扩散反向过程,就是真正学习从完全噪音的图像转变为我们想要的图像的部分,在后续的生成过程中,也是这个部分在发挥着作用。而unet占据着其中的主导地位。在图1中,unet的结构位于每一步之间,这里会有些误导,首先并不是每一步间都有一个unet,而是每一步都要调用...
Stable diffusion 原理9 | 上次简单得梳理了一下stable diffusion的unet下采样模块中的部件,其中包含resnetblock,spatial transformer 以及 downsample 模块。 中间模块则比较简单,主要做一个下采样模块和上采样模块的衔接,中间模块两边都使用resnetblock与下采样和上采样模块直接连接,中间为一个spatial transformer模块。
上次大致讲了一下stable diffusion unet的中间模块和上采样模块,今天总结一下。在unet中,到达中间模块,潜在空间被压缩到最小,在上采样模块中,每一次经过upsample模块,输出的潜在空间又一层层返回成原来的大小。每一层级内都存在从下采样模块到上采样模块的 skip connection,并且都是在resnetblock模块中进行这一操作...
stable diffusion 原理1 | Stable diffusion实际上是latent diffusion model的一个工程实现,它的整个架构用一张图就能表示清楚。上半部分就是一个扩散部分,在潜在空间,基于高斯分布给图片加噪音。下半部分则是真正训练用于生成图片的部分,从完全噪音的图到没有噪音的图,每一步都通过Unet进行学习。
Diffutoon利用个性化的 stable diffusion 模型进行图片动漫风格化操作,为了增强时间一致性,模型采用了多个运动模块。这些模块基于AnimateDiff,然后结合UNet模型以保持输出视频内容的一致性。而模型中的人物线条的提取便是使用ControlNet模型,此模型可以保留人物的姿态,然后通过人物轮廓作为模型的结构输入。Diffutoon后期的动漫视...
AI如何实现虚拟换衣 | 一种新颖的基于LDM的虚拟试穿方法,称为Outfitting over Try-on Diffusion OOTDiffusion被提出。首先,充分利用预训练的潜在扩散模型的优势,确保生成图像的高逼真度和自然的试穿效果,并设计了一种装配UNet模型,以在潜在空间中进一步学习服装的细节特征。然后,OOTDiffusion提出了一种装配融合过程,以...