AI代码解释 [to:when]在指定数量的 step 后,将to处的提示词添加到提示[from::when]在指定数量的 step 后从提示中删除 from处的提示词[from:to:when]在指定数量的 step 后将 from处的提示词替换为 to处的提示词 例1: a [fantasy:cyberpunk:16] landscape在一开始,读入的提示词为:the model will be dra...
每个模块的输出并不是全部交由下一个模块处理,其中一部分会以残差网络(ResNet)的方式直接发送到处理进程的最后阶段; 噪点强度级别(Noise amount)可以通过时间步长(timestep)来表示,它也被转换成一个 embedding 向量(图中 noise amount embedding),输入到每一个残差网络模块中; U-Net的内部结构,主要由残差网络(Res...
论文介绍 One-step Diffusion with Distribution Matching Distillation 关注微信公众号: DeepGoAI 源码地址: https://tianweiy.github.io/dmd/ 论文地址: https://arxiv.org/abs/2311.18828 这篇论文介绍了一种新的图像生成方法,名为分布匹配蒸馏(DMD),将扩散模型转换为一步生成器,极大地加快了图像生成速度,同时...
Latent Diffusion model 对比传统端到端的深度学习模型，扩散模型的训练过程无疑更为复杂，以 Stable Diffusion 为例，除了扩散模型本身，还有一个 Frozen CLIP Textcoder 来输入 text prompts，以及一个 Autoencoder 实现将高分辨率图像压缩到潜在空间（Latent Space），并在每个 time step 计算 loss。这对训练方案的...
(batch_size,)) * time_step g = diffusion_coeff(batch_time_step) mean_x = x + (g**2)[:, None, None, None] * score_model(x, batch_time_step) * step_size x = mean_x + paddle.sqrt(step_size) * g[:, None, None, None] * paddle.randn(x.shape) # 在最后一步中,我们不...
Stable Diffusion接口(interfaces)和库(libraries)的step参数一般默认为50或100。 图像信息创建器完全在图像信息空间(亦称潜在空间)上运行,这让Stable Diffusion比以前在像素空间(pixel space)上运行的扩散模型速度更快。 从技术上讲,图像信息创建器由UNet神经网络和调度算法组成。 “扩散”一词描述了图像信息创建器中发...
6. Stable Diffusion step-by-step 现在我们了解了Stable Diffusion的机制,下面我们再通过几个例子看看底层是如何运行的。 6.1. 文本生成图 在文本生成图的场景下,我们给SD模型输入一组文本提示词,它可以返回一张图片。 Step 1.Stable Diffusion在潜空间里生成一个随机张量。我们通过设置随机种子seed来控制这个张量的...
diffusion 把图像通过n step 压缩成噪声,噪声再通过n step 去噪成图像 不同于vae encoder/decoder的叫法,diffusion 的两个过程称为前向过程(加噪)和反向过程(去噪),这两个过程的中间态是一个和输入图像相同尺寸的高斯噪声。而vae是通过数据驱动的方式压缩到一个一维隐空间,这个隐空间也是一个高斯分布,并且不需要...
如图,这是一个step去噪的过程,我们通常将steps设置为20 ~ 50,经过多次去噪之后,stable diffusion就会生成我们需要的图片。 那如何知道每一步的要减去的噪声,stable diffusion中的Noise predictor的U-Net神经网络模型,就是专门训练用来预测每一步添加的噪声。