本文主要针Stable Diffusion WebUI的图片信息和模型合并两个功能进行讲解,模型合并这一部分可以将两个模型融合在一起,然后得到一个新的画风,效果非常棒。我们可以通过该方式间接使自己所训练的模型效果更佳,即使不做训练,使用已有模型也能得到让人惊艳的画风。 后期处理 此部分与之前所讲解过的高清修复和图像放大内容...
Hypernetwork是一种微调Stable Diffusion的技术,它通过干预交叉注意力网络来插入样式。 LoRA 模型修改交叉注意力模块的权重以更改样式。仅修改此模块就可以微调 Stabe Diffusion模型这一事实说明了该模块的重要性。 ControlNet 通过检测到的轮廓、人体姿势等来调节噪声预测器,并实现对图像生成的出色控制。 Stable Diffusion ...
如果原大模型中无VAE模型,这里可以从“整合入模型的 VAE”中选择一个VAE合并到大模型中。 接下来我们来实操测试一下,模型A选择了xsmix_V04模型,模型B选择了amlReal_V2,新文件名命名为:xsmix_amlReal,倍率设置为0.4,选择加权和,格式“safetensors”,点击“合并”,整合合并过程还是很快的,一般就1-2分钟就合并...
Stable Diffusion 是由 CompVis、Stability AI 和 LAION 的研究人员和工程师创建的文本到图像潜在扩散模...
首先是forward diffusion （前向扩散），也就是加噪过程，最后就快变成了个纯噪声 每一个时刻都要添加...
稳定扩散 Stable Diffusion稳定扩散模型的原名是潜扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)。正如它的名字所指出的那样,扩散过程发生在潜在空间中。这就是为什么它比纯扩散模型更快。潜在空间首先训练一个自编码器,学习将图像数据压缩为低维表示。通过使用训练过的编码器E,可以将全尺寸图像编码为低维潜在数据(压缩数据)...
二、Stable Diffusion模型原理 Stable Diffusion模型的核心思想是将图像生成过程看作是一个扩散过程。在这个过程中,模型会根据输入的随机噪声和一系列预设的条件,逐步生成最终的图像。具体来说,Stable Diffusion模型采用了U-Net架构,通过编码器和解码器的方式,将输入的随机噪声转换为高质量的图像。 在训练过程中,Stable ...
一、模型的概念 先来看看模型在 Stable Diffusion 中到底是什么概念？在维基百科中对模型的定义非常简单：用一个较为简单的东西来代表另一个东西。换句话说，模型代表的是对某一种事物的抽象表达。在AIGC领域，研发人员为了让机器表现出智能，使用机器学习的方式让计算机从数据中汲取知识，并按照人类所期望的方向执行...
包含了大模型、VAE、textural inversion、LoRA、upscaler、controlnet等。 1. 对Stable Diffusion A1111 webui: 将以上参数添加在webui安装根目录下的webui-user.bat文件的COMMANDLINE_ARGS后面: 提示: COMMANDLINE_ARGS后面各个参数不要空行,连起来写成一行,空格隔开。