stable diffusion的scheduler的原理 Stable diffusion调度器是一种用于网络分析和传播模型的算法,用于确定网络或社交媒体上信息传播的稳定性。 其原理基于以下几个步骤: 1.初始化:算法开始时,所有节点都被认为是非活跃的,即未接收到任何信息。同时,每个节点也有一个活跃度的阈值,用于判断节点何时变为活跃状态。 2.活跃...
预训练好的 Text-Encoder(CLIP) 有的地方也会说 stable diffusion 还有另一个组件为 scheduler(也叫 samplers),scheduler 是和 Unet 搭配使用的,一起让信息在潜空间中扩散,它们可能相当复杂,通常需要在去噪速度和去噪质量之间进行权衡。Scheduler 控制以下部分: 多少个去噪的 steps 随机或者确定的去噪 使用何种算法找...
如何选择scheduler调度器,收藏对比,以备不时之需,拖过来的工作流如何选择适合自己的调度器, 视频播放量 235、弹幕量 1、点赞数 7、投硬币枚数 2、收藏人数 12、转发人数 1, 视频作者 Boyn博, 作者简介 诺贝尔AI绘画奖读者 清华大学所在国家学生 世界500强,相关视频:一
在我们确定了用于使用 LoRA 进行微调的基础模型之后，我们加载了一个正常的稳定扩散管道。我们将使用 DPMSolverMultistepScheduler 对其进行自定义，以实现非常快速的推理：import torchfrom diffusers import StableDiffusionPipeline, DPMSolverMultistepSchedulerpipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_base, ...
这里将演示如何使用不同的scheduler,即Katherine Crowson的K-LMS调度器。 我们先看一下StableDiffusionPipeline: import torch torch_device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" 预训练的模型包括建立一个完整的管道所需的所有组件。它们存放在以下文件夹中: text_encoder:Stable Diffusion使用CLIP,...
在训练扩散模型过程中,可以采用不同的算法来添加噪音,而 Scheduler 就是用来定义使用哪种算法来运行程序,它可以定义降噪的步骤、是否具备随机性、查找去噪后样本的算法等,因此它又被称为采样算法。在 WebUI 中,它是可调节的一项,我们可以根据图像类型和使用的模型来选择不同的采样器,从而达到更佳的出图效果。
而基于 Diffusers 库的 DPM-Solver 同样很简单,只需要定义 scheduler 即可: 此外,作者团队还提供了一个在线 Demo:https://huggingface.co/spaces/LuChengTHU/dpmsolver_sdm 下图是 15 步的例子,可以看到图像质量已经非常高: 相信基于 DPM-Solver,扩散模型的采样速度将不再是瓶颈。 关于作者 DPM-Solver 论文一作是...
Scheduler优化 对PPDiffusers库中的scheduler运算逻辑进行了重新整合梳理，将scheduler.step中的GPU算子发射数量由约12个减小至7个，同时通过参数预计算的方法，消除了采样循环中scheduler运算的CPU计算以及GPU同步开销。推理显存优化 经过飞桨框架的算子融合引擎处理，Stable Diffusion模型中U-Net模型的独立算子数量减少60%，...
将调度器改为 LCMScheduler,这是 LCM 模型使用的调度器。 结束! 生成的全分辨率图像如下所示: LCM LORA 微调后的 SDXL 模型用 4 步生成的图像 生成质量 我们看下步数对生成质量的影响。以下代码将分别用 1 步到 8 步生成图像: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 images = [] for step...
进入到 Agent Scheduler 菜单下,可以看到当前处于队列中的任务,每次任务的提示词等参数;同样可以点击删除、暂停、开始等操作。 如果需要重新跑一次某个任务,直接点击 Requeue 用起来也是非常简单的,不用再担心小显存守着电脑了!拉满任务,直接睡觉!让电脑007