ResNet可以对应为一个离散ODE,这篇文章受到该思路的启发,构建了一个可以被看做离散SDE的SDE-Net模型,模型由两个神经网络drift net和diffusion net构成,其中drift net与传统模型类似,是为了预测模型的输出结果,而diffusion net则用来估计预测的不确定性,估计出的不确定性可以应用于OOD样本检测、误分类检测、
常用的参数设置,采样方法用 DPM - SDE - Karras,步数设置在 25-30 步左右,这样出来的效果会比较稳定又好看,几乎没有例外。 IP 符号生成, 最重要的就是 Controlnet的和 lora 的选择。controlnet 实现了如图中对字型的控制,而 lora 则是对图像风格的控制。 在生成的过程中,如果觉得效果不太满意,不要着急,多...
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3)参数设置:选择“重绘非蒙版区域”,选择采样方法:DPM++2M SDE karras,迭代步数:30,修改尺寸跟假人模特图宽高一致。提示词引导系数:15,重绘幅度:1。4)控制网controlNet设置:点启用,wan美像素模式,处理器选择inpaint_global_harmonious,模型也要对应选择inpaint的:control_v11p_sd15_inpaint 。点击生成。5)脸部修复...
3:启动SD,选择“图生图”,正向和反向提示词推荐复制相应Lora模型的详细信息,在这个基础上增减内容,省时省力(重回幅度>0.7) 4;修复局部损坏的部分,使用“图生图”中的局部重绘,重绘幅度>0.9,并使用Controlnet,选择Tile模型即可。 Steps: 30 Sampler: DPM++ 2M SDE Karras ...