Titan V第一次将TensorCore张量计算核心带到了用户面前，它支持FP16和FP32下的混合精度矩阵乘法，深度学习峰值性能远超Pascal架构产品，也就是从这里开始，显卡的深度学习性能有了大幅的进步。而Stable Diffusion可以使用FP16半精度和FP32单精度进行推理计算。而让普通消费级玩家真正开始接触TensorCore张量计算核心，则是...
模型的类型可以通过Stable Diffusion 法术解析检测。 大模型(Ckpt):放入 models\Stable-diffusion VAE 模型: 一些大模型需要配合 vae 使用,对应的 vae 同样放置在 models\Stable-diffusion 或 models\VAE 目录,然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型:放入 extensions\sd-webui-additional-networks\model...
Denoising strength: 0.61 Clip skip: 2 尺寸: 576×704 (竖图) and 896×512 (横图)[1] 那么,你喜欢哪一个模型呢?那个才能称得上是Stable Diffusion最好的卡通动漫模型呢? 请在评论中告诉我! 参考
CLIP Skip是Stable Diffusion中用于图像生成的CLIP文本嵌入网络的一项功能,它表示跳过最后的几层。 CLIP是Stable Diffusion v1.5模型中使用的语言模型,它将提示中的文本标记转换为embedding。它是一个包含许多层的深度神经网络模型。CLIP Skip指的是要跳过多少个最后的层。在AUTOMATIC1111和许多Stable Diffusion软件中,CLIP...
受 Imagen 的启发，Stable Diffusion 在训练期间不训练文本编码器，而是使用 CLIP 已经训练好的文本编码器 CLIPTextModel。由于潜在扩散模型的 U-Net 在低维空间上运行，与像素空间扩散模型相比，它大大降低了内存和计算需求。例如，Stable Diffusion 中使用的自动编码器的缩减因子为 8。这意味着形状为 (3, 512, ...
Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文字到图像生成模型。它主要用于根据文字的描述产生详细图像,能够在几秒钟内创作出令人惊叹的艺术作品,本文是一篇使用入门教程。 硬件要求 建议使用不少于 16 GB 内存,并有 60GB 以上的硬盘空间。需要用到 CUDA 架构,推荐使用 N 卡。(目前已经有了对 A 卡的相关支持,但...
Titan V第一次将TensorCore张量计算核心带到了用户面前,它支持FP16和FP32下的混合精度矩阵乘法,深度学习峰值性能远超Pascal架构产品,也就是从这里开始,显卡的深度学习性能有了大幅的进步。而Stable Diffusion可以使用FP16半精度和FP32单精度进行推理计算。
Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文字到图像生成模型。它主要用于根据文字的描述产生详细图像,能够在几秒钟内创作出令人惊叹的艺术作品,本文是一篇使用入门教程。 硬件要求 建议使用不少于 16 GB 内存,并有 60GB 以上的硬盘空间。需要用到 CUDA 架构,推荐使用 N 卡。(目前已经有了对 A 卡的相关支持,但...
git clone https://http://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 请把代码中的 PATH_TO_CLONE 替换为自己想下载的目录。 装配模型 可在如Civitai上下载标注有CKPT的模型,有模型才能作画。下载的模型放入下载后文件路径下的models/Stable-diffusion目录。
CLIP:用于对 prompt text 进行 embedding 然后输入给 U-Net VAE: 将图像从 pixel space encode 到 latent space 以及最后 decode 回来 U-Net:迭代 denoise 所用的模型,是最关键的模型,我们主要 fine-tune 它 Checkpoint Checkpoint 就是指将网络参数全部打包保存。Stable Diffusion 的 U-Net 包含约 860M 的参数...