ControlNet 是作者提出的一个新的神经网络概念,就是通过额外的输入来控制预训练的大模型,比如 stable diffusion。这个本质其实就是端对端的训练,早在2017年就有类似的AI模型出现,只不过这一次因为加入了 SD 这样优质的大模型,让这种端对端的训练有了更好的应用空间。它很好的解决了文生图大模型的关键问题:单纯的...
要使用DreamBooth需要首先创建一个空的model,每次训练对应一个model,每个model可以包含一个或多个对象,按照下图填写: 其中名字可以随便取,但一定不能和现有英文词汇重合,最好随便创造一个新词。Checkpoint是指在哪一个stable-diffusion权重上训练,推荐sd-1.5版,最后Scheduler一定要选ddim,其它scheduler的效果比较差。 如果...
对图像进行必要的预处理，如调整大小、归一化等，以便模型能够处理。对文本描述进行编码，如使用词嵌入（如BERT或GPT的预训练嵌入）将文本转换为数值向量。2. 模型架构 扩散模型：Stable Diffusion通常基于U-Net架构，这是一个编码器-解码器结构，用于捕获图像的多尺度特征。在扩散过程中，模型学习逐步将噪声添加到图像...
在 Stable Video Diffusion 的论文中，Stability AI 确定并评估了成功训练视频潜在扩散模型的三个不同阶段：文本到图像预训练、视频预训练和高质量视频微调。他们还证明了精心准备的预训练数据集对于生成高质量视频的重要性，并介绍了训练出一个强大基础模型的系统化策划流程，其中包括了字幕和过滤策略。Stability AI 在...
此前，曾有研究（Wang et al.）表明，对于图像翻译（image translation）任务，尤其是在成对训练数据有限的情况下，微调大型图像扩散模型优于从头训练。因此在新研究中，作者使用预训练的 Stable Diffusion checkpoint 初始化模型的权重，利用其强大的文本到图像生成能力。为了支持图像调节，研究人员向第一个卷积层添加...
从diffusers库加载StableDiffusionPipeline。StableDiffusionPipeline是一个端到端推理管道,可用于从文本生成图像。 我们将加载预训练模型权重。模型id将是CompVis/ stable-diffusion-v1-4,我们也将使用一个特定类型的修订版torch_dtype函数。设置revision= “fp16”从半精度分支加载权重,并设置torch_dtype = " torch。to...
单击Create Model,创建模型权重。 等待模型权重创建完成后,在Output区域会显示Checkpoint successfully extracted to /root/stable-diffusion-webui/models/dreambooth/aliyun_example/working。 设置训练参数。 单击Select,选择生成的模型权重aliyun_example。 选择Input区域,在Settings页签下,选中Use LORA,并调整训练参数。
2. 训练环境 自从有了docker,我就不喜欢在宿主机上装一堆开发环境了,所以这次就直接使用stable-diffusion-webui带webui打包好的镜像,也方便训练完成以后测试。推荐一下kestr3l/stable-diffusion-webui这个镜像,是基于 nvidia/cuda:11.7.1-devel-ubuntu22.04 镜像,本人亲自测试过,可用的。
而 Stable Diffusion 采用一个预训练好的 Clip text encoder 来编码 text,预训练的 text model 往往要优于从零开始训练的模型。 训练尺寸: Latent Diffusion 是在 256x256 分辨率数据集上训练,而 Stable Diffusion 是先在256x256分辨率上预训练,然后再在 512x512 分辨率上微调优化的,而现在 XL 版本则采用了 L...
据介绍,Stable Video Diffusion 可以轻松适应各种下游任务,包括通过对多视图数据集进行微调从单个图像进行多视图合成。Stability AI 表示,正在计划建立和扩展这个基础的各种模型,类似于围绕 stable diffusion 建立的生态系统。 Stable Video Diffusion 以两种图像到视频模型的形式发布,能够以每秒 3 到 30 帧之间的可定制帧...