stable diffusion 采用了VAE模型的预加载方式,在训练过程中,通常会采用预训练的通用VAE(变分自编码器)或自己训练的VAE模型。他使用Encoder部分对原图片进行处理,将输入图片信息降维到latent space(潜在空间)。在latent space上应用Diffusion Model进行正向采样和逆向预测。总的来说,有如下步骤:数据预处理:使用预训练的VAE...
最后基于Patch的对抗训练策略,使用PatchGAN的判别器对VAE模型进行对抗训练,通过优化判别器损失,来提升图像的局部真实性(纹理和细节)与清晰度。 <3> PatchGAN Loss PatchGAN是GAN系列模型的一个变体,其判别器架构不再评估整个生成图像是否真实,而是评估生成图像中的patch是否真实。 具体来说,PatchGAN的判别器接收一张...
以下是使用Stable Diffusion v1.5模型的原始、EMA和MSE的比较。(提示可以在这里找到。)放大并比较差异。 最后要注意的是,EMA和MSE与Stable Diffusion v2.0兼容。你可以使用它们,但效果很小。2.0已经非常擅长渲染眼睛了。可能他们已经将改进纳入了模型。 应该使用VAE吗? 如果你对你得到的结果感到满意,你不需要使用VAE。
方法/步骤 1 启动Stable Diffusion的WebUI端，在正向提示词中输入“catgril” 2 在外挂VAE模型下拉列表中选择与基础大模型版本匹配的VAE模型。 3 点击“生成”按钮即可将选择的VAE模型应用到生成的图像中了。 注意事项 使用VAE的版本必须和大模型版本匹配 ...
AI绘画教学篇:Stable diffusion中的VAE是什么,有什么作用如何获取?#ai绘画 #aigc #3天从小白到AI绘画高手 #ai教程 - AICK-KC于20230530发布在抖音,已经收获了107.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
Stable Diffusion是一种基于变分自编码器(VAE)的深度学习模型,其作用主要是用于文本生成图像。 具体来说,VAE是一种生成模型,可以学习到数据的潜在表示空间,并将其用于生成新的数据样本。Stable Diffusion 的 VAE 模型在训练过程中会学习到一组潜在变量,这些潜在变量可以捕捉到图像中丰富的语义和结构信息。在生成新的图...
这种情况就是因为没有使用正确的VAE。 什么是VAE? VAE 的全称是Variational Auto-Encoder,翻译过来是变分自动编码器,本质上是一种训练模型,Stable Diffusion里的VAE主要是模型作者将训练好的模型“解压”的解码工具。 在C站下载模型,需要特定VAE的情况下,会提示下载链接。
VAE,即变分自编码器,是一种生成模型,通过学习数据分布的特征,能够生成全新的、真实的样本。在Stable Diffusion中,VAE模型被用于将潜在空间中的噪声转换成图像。首先,让我们了解一下VAE模型的基本结构。VAE模型由编码器和解码器两部分组成。编码器将输入的图像转换为潜在向量,这个过程叫做“编码”。解码器则将潜在向量...
Stable Diffusion的神器插件,中低端显卡出图效率提升50%!再也不用担心出图慢了 2.4万 17 6:08 App Stable Diffusion 如何画手和修正手?插件的安装使用及延伸 全流程教程(教程合集、持续更新) 3.2万 8 2:42 App Stable Diffusion 反推提示词的介绍及运用(cilp、deepbooru) 全流程教程(教程合集、持续更新) 2.3...
打开Stable Diffusion界面,点击Settings - user interface - quicksetting list,输入sd_vae,回到页面顶部点击apply settings,再重启界面 再回到txt2img的页面,就可以看到页面最上方多了个选项了,选择与模型相对应的VAE 启用VAE前后对比,可见启用后生成的图片效果更佳:...