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 ...
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...
stablediffusion的latent形状 在使用StableDiffusion生成图像时,潜在空间(latentspace)的形状直接影响最终生成效果。潜在空间相当于压缩后的图像信息容器,它的结构由四个维度参数决定:批量大小、通道数、高度、宽度。比如常见的形状是(1,4,64,64),代表一次生成一张图,四个颜色通道,长宽各64像素。 潜在空间的高度和宽度...
55 Composable LoRA插件使用效果演示 插件下载地址: Latent Couple插件下载地址: https://github.com/ashen-sensored/stable-diffusion-webui-two-shot Composable LoRA插件下载地址: https://github.com/opparco/stable-diffusion-webui-composable-lora Latent Couple助手的下载链接: https://github.com/Zuntan03/...
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”
StableDiffusion的插件生态一直都很强大,今天给大家介绍如何使用Latent Couple、Composable LoRA和ControlNet轻松绘制多人物场景制图, 视频播放量 1.2万播放、弹幕量 7、点赞数 211、投硬币枚数 92、收藏人数 655、转发人数 42, 视频作者 烧鹅HurAY_RAY, 作者简介 ,相关视
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...
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...
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。