SD--UNet模型结构 AI深度研究员 Diffusion的整个过程 前面已经介绍了Diffusion的整个过程,这里补充以下UNet的模型结构, 涉及到深度学习中的典型网络架构,特别是在图像处理领域中的应用。在这里,Downsample、Middle block 和 Upsample 是三个主要的组成部分,每一部分都采用了 ResNet(残差网络)的结构来改进信息流通和训练...
通过大语言模型(如 T5、Llama),它们的语义理解(即提示跟随)能力也得到了极大的提高。然而,现有的模型无法完美地处理长而复杂的文本提示,尤其是当文本提示包含各种具有众多属性和相互关联的空间关系的对象时。虽然针对基于 UNet 的模型(SD1.5、SDXL)提出了许多区域提示方法,但仍没有基于最近的 DiT 架构(如 SD3)的...
(1)控制条件的加入:将控制条件在通道维度与 UNet 输入进行 concatenate 操作 【实现方法】如图 2 中(a)的左半部分所示,包含人体骨架信息的图片首先经过 Stable Diffusion 中用于提取 latent 信息的 VAE encoder,提取出 pose latent embedding,随后直接与图片的 noisy latent embedding 进行拼接,作为 UNet 的输入。由...
SDXL-Lightning | 字节发布了一个用类似 SDXL Turbo 的模型SDXL-Lightning,只需几步即可生成高质量的 1024px 图像。包括了 unet 模型和 Lora 模型都已经发布,Lora 模型可以用在其他 SDXL 模型上。感兴趣可以试试:链接 发布于 2024-02-21 16:10・IP 属地广东 赞同1 分享收藏 ...
SDXL模型使用时报错NansException解决办法 SDXL模型使用时报错NansException: A tensor with all NaNs was produced in Unet. Use –disable-nan-che - 路非|专注AI技术落地电商应用于20240220发布在抖音,已经收获了339个喜欢,来抖音,记录美好生活!
SD--UNet模型结构 Diffusion的整个过程 前面已经介绍了Diffusion的整个过程,这里补充以下UNet的模型结构, 涉及到深度学习中的典型网络架构,特别是在图像处理领域中的应用。在这里,Downsample、Middle block 和 Upsample 是三个主要的组成部分,每一部分都采用了 ResNet(残差网络)的结构来改进信息流通和训练深层网络的效果...
HumanSD 的实现并不复杂,这里我们分为两个部分来讲解:1)控制条件的加入;2)使用特殊损失函数防止 fine-tune 过程中的灾难性遗忘并提升人体生成质量。 ▲图2 HumanSD 模型示意图 (1)控制条件的加入:将控制条件在通道维度与 UNet 输入进行 concatenate 操作 ...