从整体上看,Rocky认为Stable Diffusion 3和FLUX.1系列模型的发布,都是属于第一层到第二层之间的创新迭代。 在本文的后续内容中,Rocky将对Stable Diffusion 3和FLUX.1系列模型的全维度各个细节做一个深入浅出的分析与总结(SD 3和FLUX.1系列模型结构解析、SD 3和FLUX.1系列模型原理讲解、SD 3 和FLUX.1系列模型...
当输入图像为x∈R512×512×3时,输出为z∈R64×64×4。 去噪模型U-Net 与普通扩散模型(diffusion model, DM)相比,在SD的U-Net中添加了交叉注意层(cross attention),对条件的输出进行调节。交叉注意层被添加到U-Net中的ResnetBlock之后,如下图所示。 DM中的U-Net结构示意 SD中的U-Net结构示意 条件调节(Co...
至于Stable diffusion 是否真的抄袭 Latent diffusion 目前尚没有明确的结论,但一个不争的事实是,Stable diffusion 相对于 Latent diffusion 来说进步确实不多,可以说基本都集中在了算力基础大大提升、训练数据大大增加、数据质量大大改善等“大力出奇迹”上,而并非什么架构本质的升级换代。 但,到目前为止,我们使用的 ...
具体来说，Stable Diffusion的主要组成部分包括：文本嵌入器（Text Embedder）、噪声生成（Noise Generation）、去噪神经网络（Denoising Neural Network，aka UNet），以及图像解码器（Image Decoder）。如下图所示：Stable Diffusion中主要组件及其相互作用的示意图 下面，我们分别介绍一下这几个组成部分，各部分间的关系参...
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) 图像表示,用隐空间向量输入的维度为[B, Z, H/8, W/8];(2) timesteps 值,维度为[B, ];(3) 文本向量表示 context,维度为[B, K, E]。其中[B,...
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) 图像表示,用隐空间向量输入的维度为[B, Z, H/8, W/8];(2) timesteps 值,维度为[B, ];(3) 文本向量表示 context,维度为[B, K, E]。其中[B,...
具体来说,Stable Diffusion 的主要组成部分包括:文本嵌入器(Text Embedder)、噪声生成(Noise Generation)、去噪神经网络(Denoising Neural Network,aka UNet),以及图像解码器(Image Decoder)。 如下图所示: Stable Diffusion 中主要组件及其相互作用的示意图
Stable Diffusion 整体框架 首先看下 Stable Diffusion 文本生成图像整体框架(文章绘图吐血…希望有一天 AI 能进行辅助): 上图框架内的模块较多,从上到下分为 3 块,我在图中使用 Part 1、2、3 进行了标注。框架包含训练 + 采样两个阶段,其中: 训练阶段 (查看图中 Part 1 和 Part 2),主要包含: ...
stable diffusion 批量 GPU很低 由于复现spade的过程中遇到了一些GPU的问题,所以决定好好理解一下DPL 代码问题 终端显示暂行不动,并没有报错。GPU没有加载进程,同时CPU也没有动。 考虑可能是DPL的问题。由于代码中使用了Sync BatchNorm,考虑到可能是DPL的问题。
Checkpoint模型的常见训练方法叫Dreambooth,该技术原本由谷歌团队基于自家的Imagen模型开发,后来经过适配被引入Stable Diffusion模型中,并逐渐被广泛应用。为了方便大家更好的理解各个模型之间的差异,我针对每种模型的训练过程整理了以下的示意图,下面是Dreambooth训练模型的过程: ...