U-Net是一种流行的网络架构,常用于图像相关的任务。在Diffusion模型中,U-Net可以有效地处理和生成高分辨率的图像数据。它的特点是具有对称的收缩路径(编码器)和扩展路径(解码器),中间通过跳跃连接(skip connections)连接,这有助于保留在编码过程中丢失的细节信息。 U-Net网络示意图 在反向过程中,神经网络不仅需要处...
腾讯-AILab 又来整顿可控生成模块了,通过提取图像特征并作用于U-Net中,实现只需要一张图像就可以实现“垫图”功能,效果比目前常见相似生成的Control-Net shuffle/ Reference-Only 效果要更好。(并支持SDXL的相似生成)。 【先看效果】 所谓一图胜千言,很多时候text没法很好的表达输入信息,而将图像作为Prompt输入引...
常见的几种生成模型有 GAN、Flow-based Model、VAE，Energy-Based Model 以及 Diffusion。Diffusion 扩 ...
扩散(采样)过程会迭代地向U-Net提供完整尺寸的图像获得最终结果。这使得纯扩散模型在总扩散步数T和图像大小较大时极其缓慢。稳定扩散就是为了解决这一问题而设计的。稳定扩散 Stable Diffusion稳定扩散模型的原名是潜扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)。正如它的名字所指出的那样,扩散过程发生在潜在空间中。这就...
U-Net增加条件输入θ(y)。 采样 由于潜在数据的大小比原始图像小得多,所以去噪过程会快得多。 架构的比较 比较纯扩散模型和稳定扩散模型(潜在扩散模型)的整体架构。 Diffusion Model Stable Diffusion (Latent Diffusion Model) 快速总结一下: 扩散模型分为正向扩散和反向扩散两部分。
U-Net 中的注意力层允许模型通过交叉注意力来关注文本标记。顾名思义，LDM 不适用于原始像素。相反，...
近年来,AI生成艺术领域取得了长足的进步,其中Diffusion Model的兴起可以说是一个重要的里程碑。Diffusion Model是一种生成模型,它使用了一个深度神经网络来建模图像的像素级别分布。相较于传统的生成模型,Diffusion Model不需要计算任何显式的概率分布,而是采用一个简单的随机游走过程来生成图像。这种方法能够处理高维度、...
U-Net增加条件输入θ(y)。 采样 由于潜在数据的大小比原始图像小得多,所以去噪过程会快得多。 架构的比较 比较纯扩散模型和稳定扩散模型(潜在扩散模型)的整体架构。 Diffusion Model Stable Diffusion (Latent Diffusion Model) 快速总结一下: 扩散模型分为正向扩散和反向扩散两部分。
潜在扩散模型（Latent diffusion model）Stable Diffusion旨在解决速度问题。方法如下：Stable Diffusion是一种在潜在空间扩散（latent diffusion）的模型。它不是在高维图像空间中操作，而是首先将图像压缩到潜空间（latent space）中。对比原像素空间，潜空间（latent space）小了 48 倍，因此它获得了处理更少数字的好处...
扩散(采样)过程会迭代地向U-Net提供完整尺寸的图像获得最终结果。这使得纯扩散模型在总扩散步数T和图像大小较大时极其缓慢。 稳定扩散就是为了解决这一问题而设计的。 稳定扩散 Stable Diffusion 稳定扩散模型的原名是潜扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)。正如它的名字所指出的那样,扩散过程发生在潜在空间中。这...