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...
在Stable Diffusion中，VAE（变分自编码器，Variational Autoencoder）而非WAE被用来增强图像的质量和细节。Stable Diffusion是一种基于扩散过程的生成模型，用于生成高质量、高分辨率、逼真的图像。VAE在Stable Diffusion中起到的作用是帮助模型生成颜色更鲜艳、细节更锋利的图像。VAE通过学习和理解输入数据（例如图像）的分...
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 ...
在任何情况下,新的VAE都不会表现得更差。要么表现得更好,要么没有变化。 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...
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115.9万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
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。
与传统的自编码器不同,VAE使用变分推理来估计数据的潜在表示,这一过程使得VAE能够捕捉到数据中的潜在结构和变化。 二、Stable Diffusion 之 VAE 篇的重点词汇和短语 潜在空间(Latent Space):在VAE中,潜在空间是用于表示数据的随机向量空间。通过将数据编码为潜在空间中的向量,VAE可以学习数据的分布,进而生成新的数据...
Stable Diffusion 的vae模型、xyz对照工具、tag括号的使用,全流程教程(教程合集、持续更新) 06:46 Stable diffusion 各模型之间的区别以及运用 ai绘画全流程教程(教程合集、持续更新) 05:16 Stable Diffusion 局部绘制功能的灵活使用全流程教程(教程合集、持续更新) ...
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...