究其原因,第一,Stable Diffusion通过压缩图像尺寸显著提升了扩散模型的运行效率,使得每个用户能在自己的商业级显卡上运行模型;第二,有许多基于Stable Diffusion的应用,比如Stable Diffusion自带的文生图、图像补全,以及ControlNet、LoRA、DreamBooth等插件式应用;第三,得益于前两点,Stable Diffusion已经形成了一个庞大的用户...
自动编码器由一个编码器Encoder和一个解码器Decoder组成,LDM中编码器把图像输入压缩到低维空间,待扩散结束后,用解码器将低维表达还原为原始图像维度。 3 Stable Diffusion Stable Diffusion是一个基于Latent Diffusion Models(LDMs)的以文生图模型的实现,因此掌握LDMs,就掌握了Stable Diffusion的原理,Latent Diffusion Mod...
在本文中,我们将学习构成StableDiffusion的第二个基础组件变分自编码器VAE,并针该组件的功能进行详细的阐述。 闲话少说,我们直接开始吧! 2. 概览 通常来说一个自编码器autoencoder包含两部分: Encoder: 将图像作为输入,并将其转换为潜在特征空间的低维度表示 Decoder: 将低纬度特征表示作为输入,并将其解码为图像进...
Stable Diffusion模型由三个模块组成：一个是Text Encoder，一个是Generation Model，还有一个Decoder。Text...
简单来说，在Stable Diffusion的文生图工作时，就是通过CLIP模型作自然语义处理，将自然语义提示词（Prompt）转化为词向量（Embedding）。然后通过UNET大模型进行分步扩散去噪，最后通过VAE变分自编码器进行压缩（Encoder）和反解（Decoder），最终解析生成我们想要的分辨率大小的图片。当然，实际的算法和流程比这个要复杂不...
1: 编码器(Encoder):stable diffusion使用的编码器主要是ResNet系列的模型,比如ResNet-50, ResNet-101...
在Stable Diffusion v1里,VAE files用于提升眼睛与脸的准确度。它们实际上是我们前面提到的autoencoder中的decoder。通过进一步的fine-tune decoder,模型可以生成出更多的细节。 回到顶部 5. Conditioning(条件) 到目前为止,我们还没介绍文本是如何影响图片生成的。如果没有文本prompt的影响,SD模型也不会是一个text-to...
1.Stable Diffusion 原理概述#深度好文计划# 2.Image Information Creator（图像信息生成器）3.Image Decoder（图片解码器）4.Text Encoder（文本编码器）5.总结 Stable Diffusion 原理概述 为了便于理解，我将尽量减少涉及数学和公式的部分，并采用类比的方式来帮助你掌握一些概念。因此，可能会出现一些不够严谨的地方...
就训练来说我们主要用的vae中编码器(encoder)用于将图像转到隐空间,就生成来说我们主要用的vae中解码器(decoder)用于从隐空间解码 这里额外提一下设置,在setting里填入sd_vae,会在webui上方显示你价值的vae模型 此外,我想额外提一下设置。在setting中填写sd_vae,即可在webui上方显示您选择的vae模型。
Stable Diffusion是一个表征扩散模型。它首先把图像压缩到表征空间,以避免在高维的图像空间进行操作。这就快多了。 4.2 图像表征和复原 图像到表征和表征到图像的转换是通过VAE(Variational Autoencoder)来实现的。 VAE包括encoder和decoder两部分。 encoder将图片压缩为较低维度的表征,decoder从表征中复原图片。