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...
Stable Diffusion算法的全流程主要包括前向扩散过程、后向训练过程和后向推理过程三个步骤。 前向扩散过程:在前向扩散过程中,算法首先使用编码器将输入的图像转换为一组低维的特征向量。然后,算法根据这些特征向量生成一些随机的噪声,并将这些噪声添加到特征向量中。通过多次迭代,算法逐渐生成出一张新的图像。 后向训...
导读Stable Diffusion是扩散模型的一种实现。传统的扩散模型(如DDPM)的做法是在像素空间预测预测噪声图noise_t,输入是每一步的图片image_t和代表step的Time embedding,然后在图片image_t上减去模型预测的噪声…
3小时学会!李宏毅教授精讲的Stable Diffusion模型,原理详解+论文精读,深度剖析生成式AI背后的原理应用!只用半小时我就全学会了!共计5条视频,包括:1-1.Stable Diffusion原理解读-、2-2.【Stable Diffusion】 论文解读1 Abstract --480P 清晰-AVC、3-3.【Stable Diffus
稳定扩散 Stable Diffusion 稳定扩散模型的原名是潜扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)。正如它的名字所指出的那样,扩散过程发生在潜在空间中。这就是为什么它比纯扩散模型更快。 潜在空间 首先训练一个自编码器,学习将图像数据压缩为低维表示。 通过使用训练过的编码器E,可以将全尺寸图像编码为低维潜在数据(压缩...
Stable Diffusion 是一款在 2022 年发布的支持由文本生成图像的 AI 绘画工具,它主要用于根据文本描述生成对应图像的任务,也可以应用于其他任务,比如对原图像内的部分遮罩区域进行重绘的内补绘制功能(Inpainting)、在原图像外部范围进行延伸画图的外补绘制功能(Outpainting)、在提示词(Prompt)引导下基于输入图像生成新图像...
Stable Diffusion的核心是随机漫步，它可以描述自然和人工系统中的随机演化行为。与其他扩散过程不同，Stable Diffusion具有非常重要的特性，例如可以精确计算其概率分布、可以计算出长时间的统计特征，以及它具有长时间记忆。通过有限差分算法，我们可以模拟任意时间段的Stable Diffusion，从而为实际应用提供重要的模型支持。
1. StableDiffusion 稳定扩散模型简介 Stable Diffusion是 Diffusion 扩散模型中最先进的模式( Diffusion 有一些早期版本,比如: 原始Diffusion、Latent Diffusion)。它采用了更加稳定、可控和高效的方法来生成高质量图像。在生成图像的质量、速度和成本上都有显著的进步,因此该模型可以直接在消费级显卡上实现图像生成,可达至...
【Stable Diffusion模型】超详细!!5款Stablediffusion AI摄影风格lora模型、AI绘画、一键生图~ 01:27 【Stable Diffusion写实大模型】 8款Stable Diffusion 逼真写实大模型推荐!!AI绘画、一键生图~ 01:41 【AI绘画教程】全网最详细!!Stable diffusion采样器全解析,30种采样算法教程,一个视频讲清楚~AI绘画、一键生...