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...
Stable Diffusion直译为稳定扩散,理解稳定扩散之前先通过两张图片介绍一下什么是前向扩散和逆向扩散。 所谓前向扩散(forward diffusion)过程就是向训练图像中不断地添加噪声,从而使其逐渐变为一张毫无意义的纯噪声图。 经过前向扩散猫的图像变成了随机噪声 反过来,逆向扩散(Reverse Diffusion)过程是从一个随机噪声图像开...
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 ...
将Stable Diffusion应用于实际场景和应用中是一个重要的发展方向。这可能包括将其用于图像编辑软件、创意工具、虚拟现实和增强现实应用等领域。 Midjourney 和Stable Diffusion在文生图方面的异同点? 目标任务 Midjourney和Stable Diffusion都可以用于文生成图任务,即将文本描述转换为对应的图像。 方法原理 Midjourney是基于...
我们先从提示词开始吧,我们输入一段提示词a black and white striped cat(一条黑白条纹的猫),clip会把文本对应一个词表,每个单词标点符号都有相对应的一个数字,我们把每个单词叫做一个token,之前stablediffusion输入有限制只能75个单词(...
图解Stable Diffusion AI模型最新展现出的图像生成能力远远超出人们的预期,直接根据文字描述就能创造出具有惊人视觉效果的图像,其背后的运行机制显得十分神秘与神奇,但确实影响了人类创造艺术的方式。 Stable Diffusion的发布是AI图像生成发展过程中的一个里程碑,相当于给大众提供了一个可用的高性能模型,不仅生成的图像质量...
先不说安装Stable Diffusion，起码的运行环境你需要安装Python 3.10和Git，后者安装需要用cmd指令。当然这个过程现在简化了，有了整合包。装好之后会自动运行WebUI，浏览器打开即可。但很多时候，运行的时候需要管你要Pytorch，这是一个开源的机器学习库。如果你要自己训练，还需要去英伟达官网注册一个开发者账号（免费...
Stable Diffusion 其实并不是 Stability AI 开发的产品，这款模型最初是由项目负责人 Robin Rombach 攻读博士学位的慕尼黑大学和另一个 AI 视频创企 runway 共同开发的开源模型项目 Latent Diffusion。而 Stability AI 最初只是为项目提供了计算资源，才取得了冠名权。而 2022 年，Stability AI 说服了负责人 Robin ...
步骤1：下载Stable Diffusion Webui 进入页面后，点击Code绿色按钮，再点击Dowload ZIP就可将程序的压缩包下载到本地。步骤2：下载并安装Git Git可以帮助Stable Diffusion Webui下载所需要的各种插件和模型。步骤3：下载并安装Python Stable Diffusion Webui是开源项目，基于Python运行，下载时请注意不要使用太新的版本，...
Stable Diffusion 中自带反推功能，可以通过将想要拆分的图像拖入反推，点击按钮来获得生成该图像的提示词。第一次使用可能会有些慢，需要稍等片刻。需要注意的是，这些提示词需要进行后期的优化，常用的方法是通过百度翻译后进行增删改，或者输入到 GPT 中进行优化，优化后将提示词放入相应的框内进行图像输出。②第二...