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...
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 ...
Stable Diffusion webui 的更新比较频繁,请根据需求在“版本管理”目录下更新: 同样地,也请注意插件的更新: 关于插件 Stable Diffusion 可配置大量插件扩展,在 webui 的“扩展”选项卡下,可以安装插件: 点击“加载自”后,目录会刷新,选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装。 安装完毕后,需要重新启动用户界面: ...
Image information creator 这个组件是Stable Diffusion的独家秘方,相比之前的模型,它的很多性能增益都是在这里实现的。 该组件运行多个steps来生成图像信息,其中steps也是Stable Diffusion接口和库中的参数,通常默认为50或100。 图像信息创建器完全在图像信息空间(或潜空间)中运行,这一特性使得它比其他在像素空间工作的Dif...
我们先从提示词开始吧,我们输入一段提示词a black and white striped cat(一条黑白条纹的猫),clip会把文本对应一个词表,每个单词标点符号都有相对应的一个数字,我们把每个单词叫做一个token,之前stablediffusion输入有限制只能75个单词(...
众所周知，Stable Diffusion 是一款开源模型，所有人都可以免费下载和修改模型。而 Stability AI 本身则是靠 API、企业服务、AI 相关的咨询来赚钱。这个开源商业化模式，模仿的是 Linux 的提供商 RedHat，即靠开源打出知名度，再靠 API 和企业定制产品在 B 端赚钱。Stable Diffusion 在推出伊始就上线了 API。目前...
对于想要入门Stabled Diffusion的新手攻略 落鸢林 前言:对于现在想要入门Stabled Diffusion的新手,受限于了解渠道的局限性,总是被大佬们七嘴八舌的推荐而迷惑了双眼。因此我想着发一篇帖,用于解决新手刚入门SD时的一些常见问题 如果还有其他疑问的可以在评论区提出来,我会一一回复的。(虽然不知道有没有人会问就是...
Stable Diffusion是一种潜在变量模型的扩散模型,由慕尼黑大学的CompVis研究团体开发的各种生成性人工神经网络,主要用于根据文本的描述产生详细图像。 Stable Diffusion的生图原理? 当我们谈论Stable Diffusion的生成图像原理时,可以将其比喻为一种“逐渐揭示”的过程。想象一下,我们有一张完全模糊的图像,就像是一团随机的颜...
稳定扩散 Stable Diffusion稳定扩散模型的原名是潜扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)。正如它的名字所指出的那样,扩散过程发生在潜在空间中。这就是为什么它比纯扩散模型更快。潜在空间首先训练一个自编码器,学习将图像数据压缩为低维表示。通过使用训练过的编码器E,可以将全尺寸图像编码为低维潜在数据(压缩数据)...
稳定扩散 Stable Diffusion 稳定扩散模型的原名是潜扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)。正如它的名字所指出的那样,扩散过程发生在潜在空间中。这就是为什么它比纯扩散模型更快。 潜在空间 首先训练一个自编码器,学习将图像数据压缩为低维表示。 通...