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 书籍推荐 在上一篇文章中,介绍了有关Diffusion扩散模型的原理,如何将输入文本转换为最终的图片。但是由于Diffusion在反向扩散过程中需要把完整尺寸的图片...
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 ...
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(...
Stable Diffusion直译为稳定扩散,理解稳定扩散之前先通过两张图片介绍一下什么是前向扩散和逆向扩散。 所谓前向扩散(forward diffusion)过程就是向训练图像中不断地添加噪声,从而使其逐渐变为一张毫无意义的纯噪声图。 经过前向扩散猫的图像变成了随机噪声 反过来,逆向扩散(Reverse Diffusion)过程是从一个随机噪声图像开...
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...
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...
在最简单的形式中，Stable Diffusion是一种文本到图像模式。给它一个文本提示(Text Prompt)。 它将返回与文本匹配的图像。Stable Diffusion将文本提示转换为图像。扩散模型(Diffusion model)Stable Diffusion属于一类称为扩散模型（diffusion model）的深度学习模型。它们是生成模型，这意味着它们的目的是生成类似于它们训练...
使用Checkpoint 模型的方法也很简单,我们下载好模型文件后,将其存放到 Stable Diffusion 安装目录下\models\Stable-diffusion 文件夹中。如果你是在 WebUI 打开的情况下添加的新模型,需要点击右侧的刷新按钮进行加载,这样就能选择新置入的模型了。 2. Embeddings ...
Stable Diffusion 中自带反推功能，可以通过将想要拆分的图像拖入反推，点击按钮来获得生成该图像的提示词。第一次使用可能会有些慢，需要稍等片刻。需要注意的是，这些提示词需要进行后期的优化，常用的方法是通过百度翻译后进行增删改，或者输入到 GPT 中进行优化，优化后将提示词放入相应的框内进行图像输出。②第二...
在 Stable Diffusion 中，提示词默认并不是无限输入的，在提示框右侧可以看到 75 的字符数量限制。不过不用担心内容过长的问题，作者 A41 大佬提前在 WebUI 中预设好了规则，如果超出 75 个参数，多余的内容会被截成 2 段内容来理解。注意这里表示的并非 75 个英文单词，因为模型是按照标记参数来计算数量的，一...