U-Net网络少了多头Attention结构 除了Stable Diffusion之外,Midjourney最近也非常出圈,我们简单介绍下。 爆火的Midjourney Midjourney是一款AI绘图工具,其创始人是David Holz。目前Midjourney每月的收入大概超过200万美元,用户可以通过Discord平台的newbie频道使用。Discord平台是一款游戏聊天平台,月活超过1.5亿,其中使用Midjoun...
Stable Diffusion 3和FLUX.1中VAE、Transformer和Text Encoder三大模型的可视化网络结构图下载:关注Rocky的公众号WeThinkIn,后台回复:SD3网络结构/FLUX网络结构,即可获得网络结构图资源链接。 Stable Diffusion 3.5官方项目地址:Stability-AI/sd3.5 Stable Diffusion 3.5官方微调训练教程:Stable-Diffusion-3-5-Large-Fine-tun...
上面对 stable diffusion 总体架构进行了介绍,那接下来进一步分析介绍下每个重要组成模块,分别是 Unet 网络、采样器和 CLIP 模型三个主要模块。 1 Unet 网络 Stable Diffusion 里采用的 UNetModel 模型,采用 Encoder-Decoder 结构来预估噪声,网络结构如图 5: 图5 Unet网络结构示意图 模型输入包括 3 个部分,(1) 图...
Stable Diffusion需要迭代多次对噪音进行逐步预测,使用Time Embedding就可以将time编码到网络中,从而在每一次迭代中让U-Net更加合适的噪声预测。 讲完Time Embedding的核心基础知识,我们再解析一下Stable Diffusion中U-Net的Time Embeddings模块是如何构造的: 可以看到,Time Embeddings模块 + Encoder模块中原本的卷积层,组成...
1.1详细整体结构 1.2 缩小版整体结构 1.3 时间步编码 1.4 CrossAttnDownBlock2D 1.4.1 ResnetBlock2D 1.4.2 Transformer2DModel 1.4.2.1 BasicTransformerBlock 1.4.2.1.1 SelfAttention 1.4.2.1.2 CrossAttention 1.4.2.1.3 FeedForward 1.4.3 DownSample2D 1.5 DownBlock2D 1.6 UnetMidBlock2DCrossAttn 1.7 UpBl...
Stable Diffusion UNet 是一种用于图像分割任务的改进型深度学习网络结构。通过引入稳定的扩散机制和稳定性损失函数,它在保持 UNet 结构特点的同时,提高了分割结果的稳定性和准确性。 Stable Diffusion UNet 在实验中表现出色,可广泛应用于医学影像、遥感图像等领域的图像分割任务。它为相关领域的研究提供了一种有效的工...
stable diffusion的Unet的详解和稳定扩散 Unet的详解和稳定扩散 引言 Unet是一种被广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络结构。它的独特之处在于其编码器-解码器结构和跳跃链接的设计。本文将对Unet进行详细解析,并讨论其在稳定扩散方面的应用。 1. Unet的结构...
Stable Diffusion由3个部分组成:变分自编码器(VAE)、U-Net和一个文本编码器。添加和去除高斯噪声的过程被应用于这个潜在表示,然后将最终的去噪输出解码到像素空间中。在前向扩散过程中,高斯噪声被迭代地应用于压缩的潜在表征。每个去噪步骤都由一个包含残差神经网络(ResNet)中间的U-Net架构完成,通过从前向扩散往反...
稳定扩散机制是对原始UNet网络结构的改进之一。稳定扩散机制能够提升网络模型的性能和稳定性,特别是在处理小目标、边缘模糊、噪声等问题时表现更好。 稳定扩散机制的核心思想是通过引入扩散模块(Diffusion Module)来提升网络的感受野,从而增强网络对细节和语境信息的提取能力。扩散模块的作用类似于图像的均值漂移滤波,可以进...
1.整体结构 2.ControlLDM 3.Timestep Embedding 4.HintBlock 5.ResBlock 6.SpatialTransformer 7.SD Encoder Block 8.SD Decoder Block 9.ControlNet Encoder Block 10.Stable Diffusion 四、训练 1.准备数据集 2.生成ControlNet模型 3.执行训练 五、其它 ...