Diffusion是一个多步骤的过程,每一步都在一个输入的latents array上操作,并产生另一个更接近输入文本的latents array,并且包含了模型从所有训练图像中提取的所有视觉信息。 我们可以可视化一组这样的latents array,以查看每一步添加了哪些信息。 这个过程看起来相当令人叹为观止。 在这个案例中,特别令人着迷的事情发...
如果训练数据集中的图像比较美观,比如说 Stable Diffusion 训练的 LAION Aesthetics,那么训练出来的图像的可观赏性也会更高。如果我们在 logo 图像上对其进行训练,那么我们最终会得到一个 logo 生成模型。 这里总结了扩散模型处理图像生成的过程,主要如论文 Denoising Diffusion Probabilistic Models 所述。相信你对扩散的...
从图中可以看到,在Forward diffusion之后,原图是猫还是狗,从噪声图里根本分不出来。但是我们的目的是根据输入图片生成类似的图片,这都成噪声图了,如何再还原回去,那么就需要逆向扩散(Forward Diffusion)。 逆向扩散(Forward Diffusion) Reverse diffusion就是正向扩散的逆过程。就是将噪声图编程一张图片。正向扩散是滴墨...
Stable Diffusion WebUI 以指定配置参数启动，并从 Amazon EFS 中加载基础模型文件。Queue Agent 从任务...
下面是对Stable Diffusion工作原理的概述。 Stable Diffusion用途多样,是一款多功能模型。首先它可以根据文本生成图像(text2img)。上图是从文本输入到图像生成的示例。除此之外,我们还可以使用Stable Diffusion来替换、更改图像(这时我们需要同时输入文本和图像)。
和Stable Diffusion此前的版本一样，官方用两个预训练模型来获得合适和文本和图像表示。其中文本表示的...
Diffusion的工作原理 使用扩散模型生成图像的核心思路还是基于已存在的强大的计算机视觉模型,只要输入足够大的数据集,这些模型可以学习任意复杂的操作。 假设我们已经有了一张图像,生成产生一些噪声加入到图像中,然后就可以将该图像视作一个训练样例。 使用相同的操作可以生成大量训练样本来训练图像生成模型中的核心组件。
下面是对Stable Diffusion工作原理的概述。 Stable Diffusion用途多样,是一款多功能模型。首先它可以根据文本生成图像(text2img)。上图是从文本输入到图像生成的示例。除此之外,我们还可以使用Stable Diffusion来替换、更改图像(这时我们需要同时输入文本和图像)。
下面是对Stable Diffusion工作原理的概述。 Stable Diffusion用途多样,是一款多功能模型。首先它可以根据文本生成图像(text2img)。上图是从文本输入到图像生成的示例。除此之外,我们还可以使用Stable Diffusion来替换、更改图像(这时我们需要同时输入文本和图像)。
SD的图像inpainting原理可以参考论文Blended Latent Diffusion,其主要原理图如下所示: 它和图生图一样:首先将输入图像通过autoencoder编码为latent,然后加入一定的高斯噪音生成noisy latent,再进行去噪生成图像,但是这里为了保证mask以外的区域不发生变化,在去噪过程的每一步,都将扩散模型预测的noisy latent用真实图像同...