Composed Diffusion 旨在支持更多内容或对象的生成。虽然该文章称灵感来源于多个Energy-base Model的组合,但实际上形式等同于进阶的Classifier-free guidance (CFG)。通俗来讲,由"AND"符号所隔断的多个文本prompt将分别输入噪声预测模型,然后再加权组合这些结果: \hat{\epsilon}(x_t,t)=\epsilon(x_t,t)+\sum_{i...
摘要翻译尽管有效,但 CFG 有明显的缺点。例如,带有 CFG 的 DDIM 缺乏可逆性,使图像编辑复杂化;此外,高质量输出所必需的高引导尺度经常导致模式崩溃等问题。与普遍认为这些是扩散模型固有局限性的观点相反,本…
无分类器指引,一种实现 "不实用分类器的分类指引" 的方法。他们没有使用分类标签和单独的模型进行指引,而是提议使用图像标题并训练一个条件扩散模型(conditional diffusion model),把分类器部分作为噪声预测器 U-Net 的条件,实现了图像生成中所谓的 "无分类器"(即没有单独的图像分类器)指导。 CFG 值 现在我们有一...
Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 30, Seed: 1659328295, Size: 512x512, Model hash: 4199bcdd14, Model: revAnimated_v122 CFG 音阶的最佳点是什么? CFG 比例值介于 0 到 20 之间。一般来说,CFG 比例值介于 7 到 11 之间时会产生最佳的低噪效果。 以下是使用 CFG 的一些建议: 从较低的...
扩散模型Diffusion model的运作方式「推荐阅读指数」⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ CFG 值「推荐阅读指数」⭐️⭐️⭐️⭐️ 稳定扩散Stable Diffusionv1vsv2「推荐阅读指数」⭐️⭐️⭐️⭐️ 好了,天不早了,干点正事哇。
CFG Scale = 10:生成的图像开始看起来像提示。 椅子靠背有点奇怪。 A photorealistic painting of a cat sitting on a chair Negative prompt: duplicate Steps: 20, Sampler: Euler a, CFG scale: 10, Seed: 4104372660, Size: 512x512, Model hash: 4199bcdd14, Model: revAnimated_v122 ...
Muse模型的框架包含多个组件,训练pipeline由T5-XXL预训练文本编码器,基础模型(base model)和超分辨率模型组成。 1. 预训练文本编码器 与之前研究中得出的结论类似,研究人员发现利用预训练的大型语言模型(LLM)有利于提升高质量图像的生成结果。 比如从语言模型T5-XXL中提取的嵌入(embedding)带有关于物体(名词)、行动(动...
Settings 中将Stop At last layers of CLIP model设为2 匹配NAI 的一个**优化**。 Settings 中将Eta noise seed delta设置为31337 将NovelAI 自动填充的正反标签前置在提示词组中 正向标签:masterpiece, best quality, 反向标签:lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, ...
其中代表CFG,当越大时,condition起的作用越大,即生成的图像更和输入文本一致,当被设置为时,图像生成是无条件的,文本提示会被忽略。 3)输出尺寸 除了将预训练的SD模型整体加载,还可以选择加载其不同的组件。通过以下方式实现: 从transformers库中加载CLIPTextModel和CLIPTokenizer: ...
kitsch, ugly, oversaturated, grain, low-res, Deformed, blurry, blur, poorly drawn, mangled, surreal, text,by <bad-artist-anime:0.8> , by <bad-artist:0.8> , by <bad-hands-5:0.8>, by < bad_prompt_version2:0.8>Model: deliberate_v2Steps: 25, Sampler: DPM++ SDE Karras,CFG ...