你可以在 SD Web UI 的高清修复-放大算法下拉菜单中选择放大算法。除了选项中展示的,还有一个选项用于放大潜在空间图像,这是 Stable Diffusion 内部使用的内容 - 对于 3 x 512 x 512 的 RGB 图像,其潜在空间表示将是 4 x 64 x 64。要查看每个潜在空间放大算法的效果,您可以将重绘幅度设置为 0,将采样次数设...
Latent (bicubic antialiased):结合双立法插值 (bicubic) 算法和抗锯齿 (antialiased) 技术,放大图像的同时消除锯齿状边缘,提高图像的分辨率和质量。 Latent (nearest):使用最近邻插值 (Nearest Neighbor Interpolation) 算法来放大图像,其在放大图像后,对于新位置的像素直接采用最近的原图像像素作为其值。这导致新像素...
但是值得注意的是,stable diffusion 最开始是基于从256X256大小的数据集上训练出的latent diffusion model上用512X512的数据集继续训练而产生,2.0后则使用768X768的图片在继续进行训练 所以根据原理,stable diffusion 生成512X512左右的图片效果更好,stable diffusion在2.0版本后的模型至少将一侧设置为768像素产生的效果...
扩散模型采样加速，各类“奇奇怪怪”的Diffusion Model，中等规模文生图。时间进入2021年秋，正逢ICLR和CVPR投稿。在本次CVPR中，我们迎来了“Stable Diffusion”的前身“Latent Diffusion”，还有那些为离散Diffusion做大做强的“VQ Diffusion”和“Unleashing Transformers”，以及离散进行到底的“MaskGIT”等一系列杰出的...
超分放大后尺寸:1024 x 1664 单张图耗时:约 20s Latent(两次线性)(2x放大) 可以看到,Latent 放大算法在低重绘幅度下,生成的图像是模糊的。 在该例子中: 0.3的图像开始可用,前提是你喜欢这种朦胧感。 0.4~0.6的图像的超分放大效果较好。 0.4的图像,背景仍然存在模糊感 ...
Diffusion Probability Model Solver(DPM-Solver) 是一个新的采样器算法。 Dreambooth Dreambooth是一种训练技术,用于修改checkpoint model。只需5张图片,您就可以使用它将一个人或一个风格注入模型中。 Dreambooth模型需要在提示中有一个触发关键词来触发注入的主题或风格。
Stable Diffusion 模型的原理 接下来我们介绍 SD 模型,之前提到的扩散和预测等过程,本质上都是数学计算。 而目前来说,我们的独立计算机算力都是难以支持这些扩散模型的,而 SD 模型,主要就是解决了计算速度的问题。 潜在扩散模型(latent diffusion model)
Stable Diffusion是Latent Diffusion Models的一个具体实现，专门用于文图生成任务。其架构包括自动编码器、UNet以及文本编码器。感知压缩：感知压缩通过预训练的自编码模型对图片进行压缩，忽略高频信息，保留关键特征。这一步骤大幅降低了训练和采样阶段的计算复杂度。扩散模型：扩散模型在潜在表示空间上进行迭代...
在U-Net执行“扩散”循环的过程中,Content Embedding始终保持不变,而Time Embedding每次都会发生变化。每次U-Net预测的噪声都在Latent特征中减去,并且将迭代后的Latent作为U-Net的新输入。 总的来说,如果说Stable Diffusion是“优化噪声的艺术”,那么U-Net将是这个“艺术”的核心主导者。
其中主要分为三大部分。第一是Pixel部分的内容,编解码器,把图像进行编码,其次经过Latent Space,进行Diffusion传播,进行去噪,然后进行编辑,再进行解噪。 整体来说,Stable Diffusion在训练的过程中是通过文本和图像进行匹配,然后进入VAE和U-Net中进行训练,训练后就可以理解文本和图像的匹配的关系。之后再去加入新的文本,...