1. Stable Diffusion文字生成图片过程 2. Stable Diffusion的改进一:图像压缩 3. Stable Diffusion的改进二:反向扩散过程 3.1 反向扩散细节:单轮去噪U-Net引入多头Attention(改进U-Net结构) Stable Diffusion完整结构 爆火的Midjourney 总结 参考 打个小广告 ☻,知乎专栏《大模型前沿应用》的内容已经收录在新书《揭...
decoder我们放在第二阶段采样阶段说,我们所使用的stablediffusion webui画图通常是在采样阶段,至于训练阶段,目前我们大多数普通人是根本完成不了的,它所需要训练时间应该可以用GPUyear来计量,(单V100的GPU要一年时间),如果你有100张卡,应该...
至于Stable diffusion 是否真的抄袭 Latent diffusion 目前尚没有明确的结论,但一个不争的事实是,Stable diffusion 相对于 Latent diffusion 来说进步确实不多,可以说基本都集中在了算力基础大大提升、训练数据大大增加、数据质量大大改善等“大力出奇迹”上,而并非什么架构本质的升级换代。 但,到目前为止,我们使用的 ...
计算资源需求高:Stable Diffusion的训练和生成过程可能需要大量的计算资源和时间。特别是对于复杂的模型和大规模的数据集,需要更强大的计算能力。 超参数调优:Stable Diffusion的性能和效果可能受到许多超参数的影响,如扩散参数、模型架构等。调优这些超参数可能需要一定的经验和实验。 数据需求:Stable Diffusion的训练通常需...
Stable Diffusion是一种生成式模型,常常用于文生图,但其应用不仅限于文生图,还可以用于生成音频、视频等等不同种类的数据。 2. Stable Diffusion原理 Stable Diffusion大致框架 Stable Diffusion由三个部分组成: CLIP模型用于将文字编码成向量作为第二个部分的输入; ...
超详细stable diffusion论文解读,读完这篇再也不会学不懂了! 一、前言(可跳过) hello,大家好我是 Tian-Feng,今天介绍一些stable diffusion的原理,内容通俗易懂,因为我平时也玩Ai绘画嘛,所以就像写一篇文章说明它的原理,这篇文章写了真滴挺久的,...
《保姆级Stable Diffusion教程,小白到AI画师必经之路》 一、介绍是Stable Diffusion(简称SD) 1.SD是什么 Stable diffusion是一个基于Latent Diffusion Models(潜在扩散模型,LDMs)的文图生成(text-to-image)模型。简单的来说SD是可以通过提示词生成图片的应用。目前已经发布了V4版本,可以更好的稳定扩散。(这是通俗的介...
1、文本转动画：用户输入文prompt并调整各种参数以生成动画（与Stable Diffusion相似）。2、文本输入+初始图像输入：用户提供一个初始图像，该图像作为动画的起点。图像与文本prompt结合，生成最终的输出动画。3、视频输入+文本输入：用户提供一个初始视频作为动画的基础。通过调整各种参数，根据文本prompt生成最终的输出动画...
Stable Diffusion从功能上来说主要包括两方面:1)其核心功能为仅根据文本提示作为输入来生成的图像(text2img);2)你也可以用它对图像根据文字描述进行修改(即输入为文本+图像)。 下面将使用图示来辅助解释Stable Diffusion的组件,它们之间如何交互,以及图像生成选项及参数的含义。 Stable Diffusion组件 Stable Diffusion是...
1. Stable Diffusion能做什么 直白地说,SD是一个text-to-image模型,通过给定text prompt(文本提示词),它可以返回一个匹配文本的图片。 回到顶部 2. Diffusion 模型 Stable Diffusion属于深度学习模型里的一个类别,称为diffusion models(扩散模型)。这类模型时生成式模型,也就是说它们用于生成新的数据,这类新数据类...