p_sample(img, cond, ts, clip_denoised=self.clip_denoised, quantize_denoised=quantize_denoised) return img 去掉一堆杂七杂八的代码之后可以发现在 p_sample_loop 中是一个循环,也就对应于一步步进行降噪的过程,具体的降噪在 p_sample 中实现: @torch.no_grad() def p_sample(self, x, c, t, ...
DDPM代码及原理简述 代码框架使用基础 该项目提供了DDPM以及DDIM的代码实现方式,在readme中作者给出了代码使用。 import torch from denoising_diffusion_pytorch import Unet, GaussianDiffusion model = Unet( dim = 64, dim_mults = (1, 2, 4, 8) ) diffusion = GaussianDiffusion( model, image_size = 12...
此代码创建一个表单，用户可以在其中输入文本提示并提交以生成图像。它还会在生成图像时显示加载微调器。为stable diffusion 创建 API 路由 现在，我们将创建一个 API 路由来处理稳定扩散图像生成。创建一个名为 pages/api/stablediffusion.ts 的新文件并添加以下代码：确保将您的 Replicate API 令牌添加到一个 .env ...
其中s设置为0.008同时限制βt最大值为0.999,伪代码如下: T = 1000 s = 8e-3 ts = torch.arange(T + 1, dtype=torch.float64) / T + s alphas = ts / (1 + s) * math.pi / 2 alphas = torch.cos(alphas).pow(2) alphas = alphas / alphas[0] bet...
3. 代码示例 以下是使用denoising_diffusion_pytorch来训练和生成图像的基本代码示例: importtorchfromdenoising_diffusion_pytorchimportUnet,GaussianDiffusion,Trainer# 1. Define model parametersimage_size=64channels=3num_classes=10num_timesteps=1000# 2. Initialize modelmodel=Unet(dim=channels,dim_mults=(1,2...
AI 团队开发并开源了 Stable Diffusion 3 并让我们提早体验，也感谢Linoy对撰写此文的帮助。Linoy 个人主页https://hf.co/linoyts 原文链接: https://hf.co/blog/sd3原文作者: Dhruv Nair, YiYi Xu, Sayak Paul, Alvaro Somoza, Kashif Rasul, Apolinário from multimodal AI art译者: hugging-hoi2022 ...
bash复制代码 pip install transformers flask stable_diffusion_server.py文件应该已经包含了所有必要的代码来启动一个Flask服务器,该服务器能够接收JSON格式的请求,使用Stable Diffusion模型生成图像,并将图像的Base64编码返回给客户端。 # stable_diffusion_server.pyfromflaskimportFlask, request, jsonifyfromtransformersim...
主创是 Somnai(@Somnai_dreams)和 Adam Letts(@gandamu_ml),在 Chris Allen(@zippy731)、HostsServer(@HostsServer)和 Tom Mason(@nin_artificial)的协作下迭代到了今天的版本。 用白话讲 Disco Diffusion 的基本工作就是把你给出的 Prompts(提示/描述)由文字信息变成图像信息,把你用文字描述的画面「画」出来...
AI代码解释 (1) 进入 **StableDiffusionWebUI** (2)此扩展可以在Extension选项卡里面通过加载官方插件列表直接安装 点击Extension选项卡,选择Avaliable子选项卡 取消勾选localization,再把其他勾上,然后点击Load form,如下图,加载插件时,请耐心等待 代码语言:txt ...
eval() if t == None: t = self.num_timesteps X1_0s, X2_0s, X_ts = [], [], [] while (t): step = torch.full((batch_size,), t - 1, dtype=torch.long).cuda() x1_bar = self.denoise_fn(img, step) # 应用训练的网络,直接得到的初始图像 x2_bar = self.get_x2_bar_...