2. Stable Diffusion的改进一:图像压缩 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 打个小广告 ☻,知乎专栏《大模型前沿应用》的内容已经收录在新书《揭秘大模型:从原理到实战》中。感兴趣的...
“图生图”是 Stable Diffusion的 核心功能之一,它的主要能力是根据现有的图片 + 提示词生成新的改造图片,这在日常的工作和生活中都特别有用。 话不多说,让我们看看它都有什么神奇的魔法吧。 基本使用本节以生…
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...
聊聊自己写stabl..上年十月份初尝stable diffusion绘图,被它的生成能力所震撼。虽然很想更深入了解下原理和方法,但碍于要准备考研,只得作罢。今年三月份,终于上岸!有比较充足的时间去了解AI了。从摸索stab
在 Stable Diffusion 上，25 步的 DPM-Solver 就可以获得优于 50 步 PNDM 的采样质量，因此采样速度直接翻倍！项目链接：DPM-Solver: A Fast ODE Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling in Around 10 Steps：https://arxiv.org/abs/2206.00927（NeurIPS 2022 Oral）DPM-Solver++: Fast Solver for ...
超详细stable diffusion论文解读,读完这篇再也不会学不懂了! 个人网站:https://tianfeng.space/ 一、前言(可跳过) hello,大家好我是 Tian-Feng,今天介绍一些stable diffusion的原理,内容通俗易懂,因为我平时也玩Ai绘画嘛,所以就像写...
Stable Diffusion背后公司又获1亿美金投资。这样一则消息在AI圈被广泛传播，主角Stability AI估值10亿美金，参与投资方为Coatue、Lightspeed Venture Partners和O’Shaughnessy Ventures LLC。关于此番融资用途，公司对外披露，这些资金将被用于开源社区的建设，以及加速开发面向全球消费者和企业用例的图像、语言、音频、视频、...
二、Stable Diffusion Prompt教学 prompt分为positive和negative prompt: negative prompt(负向提示):告诉模型在生成图像或文本时避免出现特定的元素、风格或特征。负向提示的作用是引导生成过程远离负向提示中描述的内容,从而改善生成结果的质量和相关性。 positive prompt(正向提示):生成图像的提示词 ...
在使用 Stable Diffusion 生成图片时,我们会遇到很多的模型,最基础的就是 Stable Diffusion 大模型,比如Anything、realisticVision等等,对于此类模型,我们可以简单的认为模型的参数就是提示词、图片尺寸、提示词引导系数、随机数种子等等,返回值就是图片数据。
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...