相较于其他AI绘画工具,Stable Diffusion中的图生图并非单纯的喂参考图,而是可以在现有图片的基础上通过人工干预来实现更加稳定可控的图像重绘。 二、图生图工具解析 在WebUI的功能导航栏中选择图生图模块,我们可以看到它的页面布局和文生图基本类似,同样有提示词输入框、操作按钮和参数设置项,不同的是这里多了提示词反...
例如,在图像处理中,可以利用图生图技术对旧照片进行修复和美化,提高照片的质量和视觉效果;在游戏设计中,可以利用图生图技术生成多样化的游戏场景和角色,丰富游戏的内容和体验;在虚拟现实领域,可以利用图生图技术生成逼真的虚拟场景和物体,提高虚拟现实的沉浸感和真实感。 五、总结和展望 图生图技术作为Stable Diffusion模...
首先回忆下 Stable Diffusion 的原理,文生图是将随机噪声图降噪成一张新的图,这就是为什么文生图随机性那么大的原因。 而图生图的则是先给输入的图片添加噪音,再用相同的方法将这个噪音图降噪成新的图片。 参考的逻辑如下: 则不是对输入的图片进行重绘,而是将输入的图片作为 prompt 的一部分,然后将其和文字 prom...
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(现在没了)...
如下图演示的就是以prompt为**a red flower**做扩散的过程,从最开始的灰色噪点块、逐渐去噪到最终的清晰的过程: 2.扩散(Diffusion)是怎么能被稳定(Stable)控制的? 我们以文生图为例,给大家看一下Stable Diffusion的原理: 这里的过程,大家可以把它抽象理解为一个大函数Fsd(prompt),即:我们输入一段自然语义promp...
Stable Diffusion是一个深度学习模型,我们会深入解析SD的工作原理。 回到顶部 1. Stable Diffusion能做什么 直白地说,SD是一个text-to-image模型,通过给定text prompt(文本提示词),它可以返回一个匹配文本的图片。 回到顶部 2. Diffusion 模型 Stable Diffusion属于深度学习模型里的一个类别,称为diffusion models(扩散...
文生图中,stable diffusion是直接生成了一个完全随机噪声图,然后再Reverse diffusion处理。 在stable diffusion中,Forward Diffusion添加的噪声强度是由Denoising strength决定的,如果Denoising strength为0,则一点噪声也不添加,如果为1,则图生图输入的图片就会变成文生图中完全随机噪声图,这个时候文生图 == 图生图,所以在...
二 原理简介 Stable Diffusion 技术,作为 Diffusion 改进版本,通过引入隐向量空间来解决 Diffusion 速度瓶颈,除了可专门用于文生图任务,还可以用于图生图、特定角色刻画,甚至是超分或者上色任务。作为一篇基础原理介绍,这里着重解析最常用的“文生图(text to image)”为主线,介绍 stable diffusion 计算思路以及分析各个重要...
在Midjourney 中叫「垫图」,而在 Stable Diffusion 中我们叫「图生图」,其实是差不多的意思。 1、图生图原理 我们前面介绍过「文生图」,但是「文生图」有一个最大的特点就是「随机性」。对图片的操作几乎没有可控性一说,它画出来的图片可能根本不符合我们的需求。