UNET,是一种根据词向量的扩散算法,他的工作原理如下图所示,在上面说到的CLIP算法会根据我们输入的prompt输出对应机器能识别的词向量(Embedding),这个Embedding也可以理解为一个函数,里面包含(Q、K、V)三个参数就好了。 这三个参数会根据我们输入的对应扩散步长,作用于UNET去噪算法的每一步,比如下图中,我设置了去噪...
什么是 Stable Diffusion 中的hypernetwork? Hypernetwork 是由 Novel AI 开发的一种微调技术,Novel AI 是 Stable Diffusion 的早期使用者。它是一个小型神经网络,附加到 Stable Diffusion 模型以修改其样式。 前面我们有提到SD模型中最关键的部分就是噪声预测器UNet,而Unet里面的关键部分就是交叉注意力模块。Hypernet...
SDXL- 双编码器（CLIP ViT-L+ OpenCLIP ViT-G）- 更大的UNet（2.6B参数）- 引入Refiner模块提升...
一是不用训练UNet,因此可以保留原始文本到图像模型的生成能力,并兼容社区中现有的预训练模型和ControlNet。 二是不需要test-time调整,因此对于特定风格,不需要收集多张图像进行微调,只需要对单个图像进行一次推断即可。 三是除了实现更好的面部保真度,也保留了文本可编辑性。如下图所示,只需几个字,即可让形象变性别...
5.1视频生成社区大致进展时间线 5.2 基于Stable Diffusion视频生成: 将视觉空间的数据映射到隐空间中,通过输入文本(或其他条件)在隐空间训练扩散模型,与图像不同的是地方在于Unet需具备时序编码的能力。 6.文档引用 参考视频:bilibili.com/video/BV1Z 参考文档:github.com/datawhalechi 实战环境:modelscope.cn/ ...
ADD-student从预训练的UNet-DM中初始化权重 ,具有可训练权重的鉴别器,以及具有冻结权重的DM teacher(The ADD-student is initialized from a pretrained UNet-DM with weights θ, a discriminator with trainable weights ϕ, and a DM teacher with frozen weights ψ) ...
truenetwork_train_unet_only = truenetwork_train_text_encoder_only = falselearning_rate = 0.0001unet_lr = 0.0005text_encoder_lr = 0.00005lr_scheduler = "cosine"lr_warmup_steps = 0optimizer_type = "Prodigy"network_module = "networks.lora"network_dim = 8network_alpha = 6log_with = "...
5. **模型安装指南** - 复制unet、VAE、Clip文件夹到指定路径。 6. **FLUX模型的优点** - 图像质量提升。 - 人物细节增强。 - 语义理解准确性提升。 - 出图速度提升。 7. **低配置用户的解决方案** - 第一个设置参数:显存优化、模型选择、FP8精度、分辨率设置。 - 第二个在线使用方案:liblibAI平台...
什么是 Stable Diffusion 中的hypernetwork? Hypernetwork 是由 Novel AI 开发的一种微调技术,Novel AI 是 Stable Diffusion 的早期使用者。它是一个小型神经网络,附加到 Stable Diffusion 模型以修改其样式。 前面我们有提到SD模型中最关键的部分就是噪声预测器UNet,而Unet里面的关键部分就是交叉注意力模块。Hypernet...