SD3模型在线体验https://sdxlturbo.ai/stable-diffusion3https://huggingface.co/spaces/latentcat/sd3-apihttps://stabilityai.us.auth0.com/u/login?state=hKFo2SBYY2pQTnFIZ3U2RGZnZkI5ZWFzSDhNa25Rb0Z3blBURKFur3VuaXZ, 视频播放量 787、弹幕量 0、点赞数 21、投硬币枚
并且在论文中定量的结果显示,DPM-Solver 引入的额外计算量完全可以忽略,即对于步数的加速效果直接正比于时间上的加速效果——因此,基于 25 步的 DPM-Solver,Stable-Diffusion 模型的采样速度直接翻倍!例如,下图展示了不同采样算法在 Stable-Diffusion 上随着步数变化的效果,可见 DPM-Solver 在 10 到 15 步就可以获得...
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在 Stable Diffusion 上,25 步的 DPM-Solver 就可以获得优于 50 步 PNDM 的采样质量,因此采样速度直接翻倍! 项目链接: DPM-Solver: A Fast ODE Solver for Diffusion ProbabilisticModel Sampling in Around 10 Steps:https://arxiv.org/abs/2206.00927(NeurIPS 2022 Oral) DPM-Solver++: Fast Solver for Guide...
基于Diffusion SDE 的采样过程可以视为离散化如下随机微分方程: 并且[4] 中证明,DDPM[5] 是对上述 SDE 的一阶离散化。 而基于 Diffusion ODE 的采样过程可以视为离散化如下常微分方程: 并且[6] 中证明,DDIM[7]是对上述 ODE 的一阶...
基于Diffusion SDE 的采样过程可以视为离散化如下随机微分方程: 并且[4] 中证明,DDPM[5] 是对上述 SDE 的一阶离散化。 而基于 Diffusion ODE 的采样过程可以视为离散化如下常微分方程: 并且[6] 中证明,DDIM[7]是对上述 ODE 的一阶离散化。 然而,这些一阶的离散化方法收敛速度极慢,扩散模型的采样通常需要 ...
为了加速扩散模型的采样,许多研究者从硬件优化的角度出发,例如 Google 使用 JAX 语言将模型编译运行在 TPU 上,OneFlow 团队 [1] 使用自研编译器将 Stable Diffusion 做到了“一秒出图”。这些方法都基于 50 步的采样算法 PNDM[2],该算法在步数减少时采样效果会急剧下降。
本文分享自华为云社区《重磅!【支持中文】stable-diffusion-3安装部署教程-SD3 来了》,作者:码上开花_Lancer。 正如承诺的那样,Stability AI在6月12日正式开源了Stable Diffusion 3(Medium版本)!不愧是AI生图领域的“开源英雄”。最近一段时间,正当所有人都在为OpenAI发布Sora狂欢时,Stability AI更是推出了...
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摘要:Stable Diffusion 3的强大性能其实并不仅限于Diffusion Transformer在架构上所带来的增益,其在提示词、图像质量、文字拼写方面的能力都得到了极大的提升。 本文分享自华为云社区《重磅!【支持中文】stable-diffusion-3安装部署教程-SD3 来了》,作者:码上开花_Lancer。 正如承诺的那样,Stability AI在6月12日正式...