Code URL:https://github.com/CompVis/latent-diffusion TL;DR 2021 年 runway 和慕尼黑路德维希·马克西米利安大学出品的文章,开源社区大名顶顶的文生图模型 stable diffusion 背后的论文。提出 Latent Diffusion Models,基于 latent space 进行 diffusion,降低计算量需求。 Introduction 背景 图像生成对计算需求较大,当前...
这一数据集所在的数据维度,用形象的词汇描述为”Latent Space 潜在空间“或”潜空间“。顺便说一下,这个浅灰色的编码器和之后用于解压的解码器在深度学习领域就是变分自动编码器( Variational AutoEncoder,简称VAE ,你一定在 Stable Diffusion 的使用中经常遇到,以后的文章会详细介绍)。 图3 实际上 ANN (Artificial ...
他们有语音、有图像输入、可以生成代码等等OpenAI和Meta都有的新功能,但他们还没有推出的是图像输出。他们的演示视频是你放入一张车的图片,然后请求对那辆车进行小的修改,他们可以准确地生成你所要求的修改。因此,不需要像Stable Diffusion或Comfy UI那样的工作流程,比如在这里遮罩,然后在那儿填充,所有这些小模型导致...
所以Artificial Analysis现在是一家公司,我在年初的AI新闻中强调过他们,他们推出了一系列竞技场,所以他们试图与LM Arena、Anastasio和团队竞争,他们有一个图像竞技场。 哦,Recraft V3现在已经超越了Flux 1.1,这非常令人惊讶,因为Flux和Black Forest实验室是旧的Stable Diffusion团队,他们在经历管理问题后离开了Stability。
其中主要分为三大部分。第一是Pixel部分的内容,编解码器,把图像进行编码,其次经过Latent Space,进行Diffusion传播,进行去噪,然后进行编辑,再进行解噪。 整体来说,Stable Diffusion在训练的过程中是通过文本和图像进行匹配,然后进入VAE和U-Net中进行训练,训练后就可以理解文本和图像的匹配的关系。之后再去加入新的文本,...
Stable Diffusion WebUI 从入门到精通再到实战 完全喂饭级,细致到每一个参数 “设计小白”都能看懂 有设计基础的朋友更会得到启发 抓住人工智能工业革命带来的新机遇 辅导员微信:cyxq2019 ↑ 长按上方二维码图 ↑ 在弹出菜单中选择“打开对方的名片”
【AI绘画】Stable Diffusion画面分区控制:Latent Couple和Composable Lora效果展示 whyOrange歪橘 4309 1 【AI绘画】SD画面分区控制:Composable Lora没效果?轻松拿下多人图——Latent Couple和Composable Lora指北 whyOrange歪橘 1.9万 29 【AI绘画】Stable Diffusion画面分区控制:Regional Prompter,从入门到…… why...
latent space modelsocial networksThesisSocial networks represent two different facets of social life: (1) stable paths for diffusion, or the spread of something through a connected population, and (2) random draws from an unde...
稳定扩散相对于潜在扩散的主要改进体现在以下几点：首先，在训练数据方面，稳定扩散使用了更大、质量更高的数据集进行训练。相比潜在扩散使用较小的laion-400M数据集，稳定扩散在laion-2B-en数据集上训练，显著增加了训练数据量，并通过数据筛选提升了数据质量，例如去除了带有水印的图像和选择美学评分较高...
Stable Diffusion 和 Latent Diffusion Stable Diffusion和 Latent Diffusion 是两种基于深度学习的图像生成模型,它们在技术上有一定的关系,但也有各自的特点。 Latent Diffusion Models (LDMs):Latent Diffusion Models是一类生成模型,它们通过在一个低维的潜在空间中模拟扩散过程来生成高质量的图像。