1. Stable Diffusion文字生成图片过程 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...
从配置文件上看,两者最大的区别在于UNET部分。 变化的主要是context_dim和num_heads/num_heads_channels进入对应的ldm.modules.diffusionmodules.openaimodel.UNetModel查看,会发现这两个参数主要是用于控制unet中的attention模块的生成。 其实熟悉transformer的朋友应该很容易从名字上看出端倪,context_dim是指特征维度,例如...
在Stable Diffusion的应用过程中,千帆大模型开发与服务平台可以作为一个强大的支持工具。平台提供了丰富的AI模型资源和开发工具,可以帮助用户更轻松地实现Stable Diffusion模型的部署和优化。通过利用平台的计算资源和算法优化能力,用户可以进一步提高Stable Diffusion的生成效率和图像质量。 综上所述,Stable Diffusion作为一种...
stable diffusion模型的结构旨在使用这两个组成部分来描述随机漫步和扩散现象的行为。 稳定扩散模型的第一个组成部分是扩散过程。扩散过程可以用随机漫步模型来描述,其中随机变量按照特定的概率分布进行随机移动。随机漫步模型中,每个时间步骤都会产生一个随机变量,该随机变量表示当前位置上下一个时间步骤的位置之间的差异。
Stable Diffusion是一款多功能模型,可用于根据文本生成图像、替换和更改图像。然而,许多人对Stable Diffusion的内部结构和组成并不了解。在这篇文章中,我们将深入解析Stable Diffusion的各个组成部分,以便更好地理解其工作原理和用途。首先,我们需要了解Stable Diffusion并不是一个单一的模型,而是由多个部分和模型一起构成的...
2.Stable Diffusion原理解析 2.1 技术架构 Stable Diffusion是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模型”(latent diffusion model; LDM)。扩散模型是在2015年推出的,其目的是消除对训练图像的连续应用高斯噪声,可以将其视为一系列去噪自编码器。Stable Diffusion由3个部分组成:变分自编码器(VAE)、U-Ne...
专栏/一文看懂Stable-Diffusion目录结构 一文看懂Stable-Diffusion目录结构 2024年02月20日 15:33113浏览· 0点赞· 0评论 赵先生的画片 粉丝:1042文章:5 关注本文为我原创本文禁止转载或摘编 SD AI AI绘画 Stable-diffusion 分享到: 投诉或建议 评论0 最热 最新 请先登录后发表评论 (・ω・) 发布...
stable diffusion的Unet的详解和稳定扩散 Unet的详解和稳定扩散 引言 Unet是一种被广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络结构。它的独特之处在于其编码器-解码器结构和跳跃链接的设计。本文将对Unet进行详细解析,并讨论其在稳定扩散方面的应用。 1. Unet的结构...
1. 什么是Stable Diffusion?它是怎么组成的? Stable Diffusion就是一种深度学习模型(后文简称SD模型)。它是由几个模块组成的 Text Encoder 这一部分的主要功能是,把提示词(prompt)转化成计算机能够理解的一种数学表示,是一种 Clip 模型,此模型在后面系列中会重点介绍,本文只做功能上的诠释。输入的提示词最终能够...