不输入文字,单纯生成任意图像的Diffusion结构 可以看到,不处理文字输入,生成任意图像的Diffusion模型,和Stable Diffusion相比,主要有两个地方不一样: 少了对输入文字的embedding过程(少了编码器 E、解码器 D) U-Net网络少了多头Attention结构 除了Stable Diffusion之外,Midjourney最近也非常出圈,我们简单介绍下。 爆火的...
从整体上看,Rocky认为Stable Diffusion 3和FLUX.1系列模型的发布,都是属于第一层到第二层之间的创新迭代。 在本文的后续内容中,Rocky将对Stable Diffusion 3和FLUX.1系列模型的全维度各个细节做一个深入浅出的分析与总结(SD 3和FLUX.1系列模型结构解析、SD 3和FLUX.1系列模型原理讲解、SD 3 和FLUX.1系列模型...
上面对 stable diffusion 总体架构进行了介绍,那接下来进一步分析介绍下每个重要组成模块,分别是 Unet 网络、采样器和 CLIP 模型三个主要模块。 1 Unet 网络 Stable Diffusion 里采用的 UNetModel 模型,采用 Encoder-Decoder 结构来预估噪声,网络结构如图 5: 图5 Unet网络结构示意图 模型输入包括 3 个部分,(1) 图...
本文作为Stable Diffusion系列的第二篇文章,Rocky将深入浅出的讲解Stable Diffusion中U-Net的核心知识,包括U-Net在传统深度学习中的核心价值与在AICG中的核心价值,让我们来看看U-Net是如何在两个时代中同时从容,并大放异彩的。同时,Rocky也希望我们能借助Stable Diffusion系列文章更好的入门Stable Diffusion及其背后的AI...
1 Unet 网络 Stable Diffusion 里采用的 UNetModel 模型,采用 Encoder-Decoder 结构来预估噪声,网络结构如图 5: 图5 Unet网络结构示意图 模型输入包括 3 个部分,(1) 图像表示,用隐空间向量输入的维度为[B, Z, H/8, W/8];(2) timesteps 值,维度为[B, ];(3) 文本向量表示 context,维度为[B, K, ...
来试试强大的Stable Diffusion吧,基于Stable Diffusion的pipeline,进一步了解Stable Diffusion的结构~1、Stable Diffusion初探:从文本生成图像 首先,得看看Stable Diffusion用起来是个什么效果。 预训练pipeline下载:stabilityai/stable-diffusion-2-1-base(模型有点多,要下老半天…) ...
1.1详细整体结构 1.2 缩小版整体结构 1.3 时间步编码 1.4 CrossAttnDownBlock2D 1.4.1 ResnetBlock2D 1.4.2 Transformer2DModel 1.4.2.1 BasicTransformerBlock 1.4.2.1.1 SelfAttention 1.4.2.1.2 CrossAttention 1.4.2.1.3 FeedForward 1.4.3 DownSample2D 1.5 DownBlock2D 1.6 UnetMidBlock2DCrossAttn 1.7 UpBl...
Stable Diffusion UNet 是一种用于图像分割任务的改进型深度学习网络结构。通过引入稳定的扩散机制和稳定性损失函数,它在保持 UNet 结构特点的同时,提高了分割结果的稳定性和准确性。 Stable Diffusion UNet 在实验中表现出色,可广泛应用于医学影像、遥感图像等领域的图像分割任务。它为相关领域的研究提供了一种有效的工...
Unet 网络 Stable Diffusion 里采用的 UNetModel 模型,采用 Encoder-Decoder 结构来预估噪声,网络结构如下图 模型输入包括 3 个部分, (1) 图像表示,用隐空间向量输入的维度为[B, Z, H/8, W/8]。 (2) timesteps 值,维度为[B, ]。 (3) 文本向量表示 context,维度为[B, K, E]。
stable diffusion的Unet的详解和稳定扩散 Unet的详解和稳定扩散 引言 Unet是一种被广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络结构。它的独特之处在于其编码器-解码器结构和跳跃链接的设计。本文将对Unet进行详细解析,并讨论其在稳定扩散方面的应用。 1. Unet的结构...