Stable Diffusion文生图工作流程示意图 在图像算法领域中,扩散算法是通过一定的规则正向扩散(加噪)或反向扩散(去噪)的过程。如果开启了Stable Diffusion WebUI的预览功能,大家就可以看到在生成一张图片时,图片是从最开始的一张灰色噪点图块逐渐变清晰直到成为想要的图片。 简单来说,在Stable Diffusion的文生图工作时,就...
本篇作为第一篇,介绍算法思路。 原理构想 我们从ControlNet和腾讯的T2I-Adapter获得灵感,如下图所示,ControlNet或T2I-Adapter实质是给stable-diffusion增加一个旁路,它的训练过程是锁定stable-diffusion的参数,然后训练旁路模型。ControlNet和T2I-Adapter都已完成openpose模型的训练,即可以通过骨架图来指定角色动作。那么...
以stable diffusion为例,具体流程如下图。 图为stable diffusion的流程图,图源网络 让我们一句话总结,比如SD这样的AI绘画,是训练时逐步加噪声留下最强的特征再和文字描述匹配,生成时先加噪声后向噪声中加入文字描述对应的特征生成新的图片。所以AI绘画不是从素材库里缝合了一张出来给你,而是像人一样记住了每个人物/...
下图是一个基本的文生图流程,把中间的 Stable Diffusion 结构看成一个黑盒,那黑盒输入是一个文本串“paradise(天堂)、cosmic(广阔的)、beach(海滩)”,利用这项技术,输出了最右边符合输入要求的生成图片,图中产生了蓝天白云和一望无际的广阔海滩。 图2 Stable Diffusion组成 Stable Diffusion 的核心思想是,由于每张...
首先,Stable Diffusion模型将潜在种子和文本提示作为输入。 然后使用潜在种子生成大小为 64×64 的随机潜在图像表示,而文本提示通过 CLIP 文本编码器转换为 77×768 的文本嵌入。 接下来,U-Net 以文本嵌入为条件迭代地对随机潜在图像表示进行去噪。 U-Net 的输出是噪声残差,用于通过调度算法计算去噪的潜在图像表示。
稳定扩散(Stable Diffusion)是一种用于图形生成的算法,它使用Java API来实现。本文将介绍稳定扩散的原理、代码示例以及使用流程和状态图来解释算法的执行过程。 稳定扩散算法原理 稳定扩散算法是一种基于图的生成算法,它通过在图中随机选择一个节点,然后随机选择一个邻居节点来扩散,直到所有节点都被访问为止。算法的关键...
为了加速扩散模型的采样,许多研究者从硬件优化的角度出发,例如 Google 使用 JAX 语言将模型编译运行在 TPU 上,OneFlow 团队 [1] 使用自研编译器将 Stable Diffusion 做到了“一秒出图”。这些方法都基于 50 步的采样算法 PNDM[2],该算法在步数减少时采样效果会急剧下降。 就在几天前,这一纪录又被刷新了!Stable...
下面是Stable Diffusion的流程图: 初始化随机噪声图像通过随机扰动生成目标图像判断是否达到目标图像迭代直到达到目标图像 总结 Stable Diffusion是一种用于图像生成和处理的新方法。本文通过PyTorch实现了Stable Diffusion的生成模型,并提供了训练和生成图像的示例代码。通过使用Stable Diffusion,我们可以生成高质量的图像,并且在...
2.Stable Diffusion 模型 St able Diffusion 最核心的部分是它的模型,要理解 Stable Diffusion 所使用的潜在扩散模型背后的技术细节需要一定的算法基础,因此我们在这里只用尽量简要的语言介绍一下扩散模型的训练过程,帮助大家对它建立一个大概的印象。 (1) 扩散模型的训练需要先找到大量高质量的图像数据,训练时先进行正...