Stable Diffusion(稳定扩散,后续简称sd)是一款基于深度学习的文本到图像生成模型,于2022年由stability.ai发布,一经发布就带来了巨大反响,更为可贵的是其开源精神,这也使得这个产品能够持续快速的迭代,也成为了第一批具备商用级别能力的AIGC产品。 这个模型主要通过给定的文本提示词(text prompt)生成匹配的图像。例如,输...
以大家都非常熟悉的AIGC应用Stable Diffusion来举例。很明显，相较于以前模拟CUDA框架的AIGC应用解决方案，在ROCm支持Radeon RX 7900系显卡之后，由于原生支持各种主流的AI框架，比如TensorFlow、JAX和PyTorch。这会进一步激发出Radeon GPU的AI计算性能，理论上肯定会使Radeon RX 7900系显卡的AIGC性能得到极大的提升。参考...
随着生成型AI技术的能力提升，越来越多的注意力放在了通过AI模型提升研发效率上。业内比较火的AI模型有很多，比如画图神器Midjourney、用途多样的Stable Diffusion，以及OpenAI此前刚刚迭代的DALL-E 2。对于研发团队而言，尽管Midjourney功能强大且不需要本地安装，但它对于硬件性能的要求较高，甚至同一个指令每次得到的...
该节点对应了Stable Diffusion中“扩散”的部分,它首先在输入的潜空间中初始化一个只有噪点的图像,然后在输入条件的约束下随机“擦除”图像中的噪声,根据给定的steps参数进行多轮迭代,每一轮迭代结果作为下一轮的初始图像,再继续进行降噪。 采样降噪的效果和效率取决于采样器的算法: 3.5)VAE Decode 正如前文所述,...
Diffusion model扩散模型,一般可认为其作用是用来预测叠加在真实图片上的噪声,从而只要将噪声图像去除预测得到的噪声就能得到清晰的图像了,那么我们应该就知道所谓AI画图,就是“假装”随机噪声之下有一张含有效信息的图,然后我们将噪声去除,就得到了熵较小的图。当然,在文生图模型中,我们还需要对噪声的预测加以控制,得...
Stable Diffusion 稳定扩散模型可以被应用在许多领域,但在 AIGC 设计领域,我们仅关注它的两个主要方面: 第一个是文生图(text2img)。下图展示了一套文本和对应生成的图像。这套文本就是 Prompt 提示词:paradise cosmic beach。 文生图:提示词“paradise cosmic beach”生成了对应的图片 ...
AIGC:Stable Diffusion、DALL-E、Imagen框架介绍 模型框架 这些生成式 AI 的整体功能为:输入「文字」,返回「图像」,即 Text-to-image Generator: 生成器的内部框架如下所示: 第一部分:Text Encoder,输出 Text,返回对应的 Embedding(向量); 第二部分:Generation Model,输入为 Text 的 Embedding 与一个随机生成的...
AIGC初学者:Stable Diffusion高效实操指南 Stable Diffusion是一款生成高质量图像的工具,生成的图像还很逼真。本文作者对这款软件的使用方法及功能进行了详细地介绍,希望能帮助到你的工作。 Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型,这个数据库拥有从互联网上抓取的 58 亿「图像-文本」数据,它可以生成包括人脸...
【AIGC专题】Stable Diffusion 从入门到企业级实战0403 一、前言 本章是《Stable Diffusion从入门到企业级实战》系列的第四部分能力进阶篇《Stable Diffusion ControlNet v1.1 图像精准控制》第03节, 利用Stable Diffusion ControlNet Canny模型精准控制图像生成。本部分内容,位于整个Stable Diffusion生态体系的位置如下图...
为了更方便的理解,我们将Stable Diffusion与Midjourney做一个对比: 一、基础介绍 1. 提示词 提示词分为两个部分。 1)正向提示词 i. 生成图像时,我们可以使用正向提示词来指定想要生成的图像。正向提示词可以是脑子里想到的图片或一句话,将其拆分成不同的关键词,并用逗号隔开作为输入。