from_pretrained(sd_path,subfolder="unet", local_files_only=True, torch_dtype=torch.float16).to("cuda") 4. 可视化Scheduler 正如大家从上面的代码中观察到的那样,我们不仅导入了 unet,还导入了一个scheduler库。scheduler的目的是确定在扩散过程中的给定的步骤中向latent 添加多少噪声。我们使用以下代码来...
区别:LDM公式中z_t是从encoder\varepsilon获取到的x_t的低维表达,LDM的UNet只需要预测低维空间噪声。 3.3 条件图像生成器 DDPM回顾:DDPM的UNet可以根据当前采样的t预测noise,但没有引入其他额外条件。但是LDM实现了“以文生图”,“以图生图”等任务,就是因为LDM在预测noise的过程中加入了条件机制,即通过一个编码...
扩散模型中的一个关键组件是用于噪声预测的UNet。虽然一些工作已经探索了UNet解码器的基本属性,但其编码器在很大程度上仍未被探索。 我们首次对UNet编码器进行了全面的研究。就其在推理过程中的变化等重要问题提供了不一样的发现:我们发现编码器特征平缓地变化,而解码器特征在不同的时间步长上表现出实质性的变化。这种...
stable diffusion unet代码解析 Stable Diffusion是一种深度学习模型,它通过在时间上对图像进行平滑处理来生成图像。Unet是一种常用的深度卷积神经网络结构,它由多个卷积层和池化层组成,可以用于图像分割、目标检测等任务。 Stable Diffusion Unet的原理是,首先使用一个卷积层和池化层对输入图像进行处理,然后使用另一个...
本文深入探讨了Diffusion扩散模型的概念、架构设计与算法实现,详细解析了模型的前向与逆向过程、编码器与解码器的设计、网络结构与训练过程,结合PyTorch代码示例,提供全面的技术指导。 一、什么是Diffusion扩散模型? Diffusion扩散模型是一类基于概率扩散过程的生成模型,近年来在生成图像、文本和其他数据类型方面展现出了巨大...
训练Diffusion模型时,首先使用正向扩散过程生成大量带有不同噪声级别的样本对(真实图片与对应时间步的噪声图片),然后使用这些样本对 来训练UNet去噪网络。通过反向传播算法更新网络权重,使网络在给定任何时间步t的图像时,能够准确的预测并去除噪声,逐步逼近真实的图像数据。
引入HiDiffusion，基于几乎扩散模型实现高效且高质量的超分辨率生成，仅需调整基础网络的几行代码。此方法从U-Net结构讲起，U-Net是生成链路中的关键组件，为深入理解，建议结合相关资源复习巩固。U-Net架构包含下采样块、上采样块与中间块。在HiDiffusion中，中间块保持不变，因此简化描述，聚焦下采样器与...
python -m python_coreml_stable_diffusion.torch2coreml --convert-unet --convert-text-encoder --convert-vae-decoder --convert-safety-checker -o M1 MacBook Pro 一般需要 15-20 分钟。成功执行后，构成 Stable Diffusion 的 4 个神经网络模型将从 PyTorch 转换为 Core ML 版 (.mlpackage)，并保存到...
训练Diffusion模型时,首先使用正向扩散过程生成大量带有不同噪声级别的样本对(真实图片与对应时间步的噪声图片),然后使用这些样本对 来训练UNet去噪网络。通过反向传播算法更新网络权重,使网络在给定任何时间步t的图像时,能够准确的预测并去除噪声,逐步逼近真实的图像数据。
unet.middle_block.insert(-1, self.mm.mid_block.motion_modules[0]) File "E:\novelai-webui-aki-v2\py310\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1207, in __getattr__ raise AttributeError("'{}' object has no attribute '{}'".format( ...