有关 Diffusion 模型的原始框架可以在这篇文章中详细了解《Diffusion 扩散模型》。 虽然,坊间最近大面积流传着 Stable diffusion 其实是抄袭 Runway 的 Latent diffusion 的代码,并且 Stability AI 的老板 Emad Mostaque 被福布斯扒皮说他学历造假等丑闻,但这一点也没有耽误 Stable diffusion 的持续火爆,并且继续获得大...
发布的Stable Diffusion模型使用 ClipText (基于 GPT 的模型) ,这篇文章中为了方便讲解选择使用 BERT模型。 Imagen论文中的实验表明,相比选择更大的图像生成组件,更大的语言模型可以带来更多的图像质量提升。 早期的Stable Diffusion模型使用的是OpenAI发布的经过预训练的 ClipText 模型,而在Stable Diffusion V2中已经转...
二、C 站模型推荐 1. Checkpoint 模型存放路径：/stabl-diffusio-webui/models/Stabl-diffusion ①DreamShaper 模型类别：Checkpoint 模型 下载地址： https://civitai.com/models/4384/dreamshaper 模型说明：胜任多种风格（写实、原画、2.5D 等），能生成很棒的人像和风景图。②Lyriel 模型类别：Checkpoint 模型 ...
同理,Stable Diffusion 作为专注于图像生成领域的大模型,它的目的并不是直接进行绘图,而是通过学习海量的图像数据来做预训练,提升模型整体的基础知识水平,这样就能以强大的通用性和实用性状态完成后续下游任务的应用。 用更通俗的话来说,官方大模型像是一本包罗万象的百科全书,虽然集合了 AI 绘图所需的基础信息,但是...
Stable Diffusion涉及的技术有Diffusion Model(DDPM),Attention,Autoencoder。 2.1 DDPM 扩散模型包括两个过程:前向过程(forward process)和反向过程(reverse process),其中前向过程又称为扩散过程(diffusion process)。无论是前向过程还是反向过程都是一个参数化的马尔可夫链(Markov chain),其中反向过程可用于生成数据样...
一、模型的概念 先来看看模型在 Stable Diffusion 中到底是什么概念？在维基百科中对模型的定义非常简单：用一个较为简单的东西来代表另一个东西。换句话说，模型代表的是对某一种事物的抽象表达。在AIGC领域，研发人员为了让机器表现出智能，使用机器学习的方式让计算机从数据中汲取知识，并按照人类所期望的方向执行...
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...
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...
当然,模型的实际运行原理要比这复杂的多,但作为使用者我们无需深入学习复杂的技术算法,了解其大概概念即可。 二、重新认识下官方模型 在之前的文章里,我为大家简单介绍了 Stable Diffusion 模型的构成和运行原理,而在今天正式介绍模型类型之前,有必要带你重新认识下这款意义重大的官方模型。
目前 CivitAI(俗称 C 站,https://civitai.com)是业内比较成熟的一个 Stable Diffusion 模型社区,上面汇集了上千个模型,以及上万张附带提示词的图像,这大大降低了 Stable Diffusion 的入门学习成本。 以下简要介绍 C 站的一些优秀模型,并在文末结合示例进行应用说明。 一、C 站模型分类 CivitAI 上的模型主要分...