(MindSpore) [ma-user stablediffusionv2]$bash scripts/infer.sh workspace /home/ma-user/work/stablediffusion/code/minddiffusion-main/vision/stablediffusionv2 WORK DIR:/home/ma-user/work/stablediffusion/code/minddiffusion-main/vision/stablediffusionv2 Loading model from models/stablediffusionv2_512.ckpt ...
v_parameterization 是 v2 模型中引入的一种方法,它比以前采用更少的采样步骤来生成图像。使用 v1 模型时,你可以关闭此选项,但如果你知道你的基本模型包含 v_parameterization ,那就应将其勾选。 当你打开此功能时,请务必同时也勾选“v2”。比如: 当你指定 stable-diffusion-2 或 768-v-ema.ckpt 为底模型...
SD v2同样有一个一句话定义:Stable Diffusion v2 refers to a specific configuration of the model architecture that uses a downsampling-factor 8 autoencoder with an 865M UNet and OpenCLIP ViT-H/14 text encoder for the diffusion model. The SD 2-v model produces 768x768 px outputs. 有三个变...
SD v2同样有一个一句话定义:Stable Diffusion v2 refers to a specific configuration of the model architecture that uses a downsampling-factor 8 autoencoder with an 865M UNet and OpenCLIP ViT-H/14 text encoder for the diffusion model. The SD 2-v model produces 768x768 px outputs. 有三个变...
硬核解读Stable Diffusion(系列一) SD的主要应用 下面来介绍SD的主要应用,这包括文生图,图生图以及图像inpainting。其中文生图是SD的基础功能:根据输入文本生成相应的图像,而图生图和图像inpainting是在文生图的基础上延伸出来的两个功能。 文生图 根据文本生成图像这是文生图的最核心的功能,下图为SD的文生图的推理流程...
tokenizer = CLIPTokenizer.from_pretrained("runwayml/stable-diffusion-v1-5", subfolder="tokenizer") # 初始化UNet unet = UNet2DConditionModel(**model_config)# model_config为模型参数配置 # 定义scheduler noise_scheduler = DDPMScheduler( beta_start=0.00085,...
大模型更偏向工程领域,对于stable diffusion这种大模型,普通人以个人或者以小型实验室为单位是很难从规模上做出突破的,这其实也是好事,说明AI领域正在一步步走向成熟。事实上,以Google为代表的大公司还是无私慷慨的,将自己训练出的模型直接免费开源,还提供了Google Colab实验平台,国内的百度也对标开发了AI Studio平台,...
2022年1月推出Dall-E 2 2022年8月推出Stable Diffusion SD功能 1)其核心功能为仅根据文本提示作为输入来生成的图像(text2img) 2)你也可以用它对图像根据文字描述进行修改(即输入为文本 + 图像) SD v1.0 这篇文章将介绍比较火的文生图模型Stable Diffusion(简称SD),Stable Diffusion不仅是一个完全开源的模型(代...
首先,需要安装必要的Python库和 Stable Diffusion 模型的依赖项。可以使用以下命令: pipinstalltorch torchvision transformers diffusers 2. 加载模型和其他组件 接下来,加载预训练的 Stable Diffusion 模型和相关组件。以下是示例代码: importtorchfromtransformersimportCLIPTextModel,CLIPTokenizerfromdiffusersimportStableDiffus...
Stable Diffusion 是其中一個比較出名的深度學習文字到圖像生成模型,它可以透過文字的描述來繪圖。跟其他的圖像生成模型不同, Stable Diffusion 最大的特點是可以在一般家用電腦