stable-diffusion-webuiを100時間くらい触った上で、手っ取り早くクオリティを上げるために知っといたほうがいいこと テクニック、記事リンク、関連サービスを書きます筆者はWebエンジニアだけどAI素人です 言葉もあやふやなので修正歓迎です...
Stable Diffusionは「入力されたテキスト」をもとに画像を生成する「訓練済のAIモデル(Diffusion Model)」を搭載した画像生成AIで、作成したい画像のイメージ(例えば、車を運転する猫、サングラスをかけた猫、など)を英単語で区切って入力することで、様々な画像を作成できます。
前回の記事でStable Diffusion モデルの TensorRT Engine 化を行ったので、今回は TensorRT 化したモデルをモデル可視化ツールである trt-engine-explorer (TREx) を用いて解析してみます。モデルの解析しボトルネックを見つけることで、さらなる速度の改善やメモリ消費の改善などに繋がります。 TREx...
这期视频,让我们一起走进这个StableDiffusion的最新应用,了解它和WebUI之间的差异,并且系统地梳理一遍它的安装配置方法、操作界面含义和工作流的基本搭建方式,帮助你以最低的学习成本,上手这个让“节点式”界面成为主流、“工作流”的概念逐渐普及的新工具。 视频制作不易,如果这期内容对你有帮助,请一定要一键三连...
以下是Stable Diffusion中潜在逆向扩散的工作原理。 1、生成一个随机的潜在空间矩阵。 2、噪声预测器估计潜在矩阵的噪声。 3、 然后从潜在矩阵中减去估计的噪声。 4、重复步骤2和3,直到特定的采样步骤。 5、VAE的解码器将潜在矩阵转换为最终图像。 什么是VAE文件?
原来Stable Diffusion是这样工作的 stable diffusion是一种潜在扩散模型,可以从文本生成人工智能图像。为什么叫做潜在扩散模型呢?这是因为与在高维图像空间中操作不同,它首先将图像压缩到潜在空间中,然后再进行操作。 在这篇文章中,我们将深入了解它到底是如何工作的,还能够知道文生图的工作方式与图生图的的工作方式有何...
Amazon SageMaker JumpStart を使うことで、 Stable Diffusion モデルでインペイントを行う環境を簡単に構築することができます。インペインティングを利用することで、画像素材の一部だけ新しい画像やスタイルに差し替えたり、劣化した画像の修復を行うことができます。例えば、モデル...
Stable Diffusion 的过程可以看作是一个逆向扩散过程,它从一个高度噪声的图像开始,然后通过多个步骤逐渐去除噪声以重建原始图像。在这个过程中,U-Net 被用来预测每一步的降噪操作。 在前几轮迭代中,图像中的噪声较大,因此需要较大的降噪幅度来消除这些噪声。随着迭代次数的增加,图像中的噪声逐渐减小,因此降噪幅度也...
通过前面的介绍,我们大概明白了,什么是扩散模型,但这并不是 Stable Diffusion的工作原理。 这是因为:上述扩散过程是在图片空间里完成的,无论是模型训练,还是生成图片的过程,都是需要海量的算力支持和内存需求。 想象一下:一张512 x 512的图片(包含3个颜色通道:红、绿、蓝),它的空间是786432维,也就是说我们要...
stable diffusion官网2:https:///beta.dreamstudio.ai stable diffusion模型官网: https://ommer-lab.com/research/latent-diffusion-models/ Github源码地址:https://github.com/CompVis/stable-diffusion 模型下载地址:https://huggingface.co/CompVis/