变分自编码器（Variational Autoencoder）Stable Diffusion使用一种称为变分自编码器（Variational Autoencoder）的技术来实现图像潜空间压缩。这正是我们在使用Stable Diffusion时设置的VAE文件的内容，我稍后会详细说明。变分自编码器（VAE：Variational Autoencoder）神经网络由两部分组成：（1）编码器和（2）解码器。编码...
这个 encode/decode 的过程也是由一个深度学习模型完成,该模型称为 VAE (Variational Autoencoder)。 噪音预测器(noise preditctor)由一个 U-Net 模型负责,这也是整个 Stable Diffusion 的最关键的模型。其网络结构包括一堆 ResNet 卷积矩阵和 Cross-Attention 矩阵。Stable Diffusion 包含大约 860M 参数,以 float...
stable diffusion有一个很大的优势就是基于C站中各式各样的模型,我们可以进行不同风格的AI绘画。 而这篇文章,首先对其中的一个组件进行学习:Autoencoder/VQGANs,可以将图像从像素空间压缩到低维的隐空间。 原理简介 Stable Diffusion is a latent text-to-image diffusion model。stable diffusion本质是一种latent ...
在此期间请注意保持CMD界面打开,否则网页页面就会停止运行。这时就已经成功运行StableDiffusion了。关闭StableDiffusion时一定要关闭CMD程序才能正常退出。 添加模型 最后需要在StableDiffusion中添加模型。在安装完毕后,找到下载的安装包,找到下载的模型(以 ckpt 为后缀名的一个文件)并且复制粘贴到这个位置。 网页界面简单介...
可以通过引用组件被保存的文件夹，并使用from_pretraining的子文件夹参数加载组件。StableDiffusionPipeline的代码如下所示：from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizerfrom diffusers import AutoencoderKL, UNet2DConditionModel, PNDMScheduler# 1. Load the autoencoder model which will be used to decode ...
AutoEncoder Decoder (黄色模块)负责将潜空间中的图像信息解码成真实的像素图像 小结一下上面的内容,构成 Stable Diffusion 的三个主要组件 CLIPText 用于文本编码(Text Encoder)、U-Net 用于处理潜空间中的图像信息(Diffusion的实际运行过程)、AutoEncoder Decoder 自动编码器使用处理后的信息解码绘制出最终图像。
2. 变分自编码器 (Variational Autoencoder, VAE): VAE 是一种生成模型，它可以将图像压缩成一个低维的向量表示，然后再从这个向量中重建出图像。Stable Diffusion 使用 VAE 来降低图像数据的维度，以便更容易地进行处理。3. CLIP 模型 (Contrastive Language-Image Pre-training): CLIP 模型是一个预训练模型，它...
Stable Diffusion使用一种称为变分自编码器(Variational Autoencoder)的技术来实现图像潜空间压缩。这正是我们在使用Stable Diffusion时设置的VAE文件的内容,我稍后会详细说明。 变分自编码器(VAE:Variational Autoencoder)神经网络由两部分组成:(1)编码器和(2)解码器。编码器将图像压缩为潜在空间中的低维表示。解码器...
( https://laion.ai/blog/large-openclip/ ;https://stability.ai/blog/stable-diffusion-v2-release) CLIP, 全称是 Contrastive Language-Image Pre-Training,中文的翻译是:通过语言与图像比对方式进行预训练,可以简称为图文匹配模型,即通过对语言和图像之间的一一对应关系进行比对训练,然后产生一个预训练的模型,...
( https://laion.ai/blog/large-openclip/ ;https://stability.ai/blog/stable-diffusion-v2-release) CLIP, 全称是 Contrastive Language-Image Pre-Training,中文的翻译是:通过语言与图像比对方式进行预训练,可以简称为图文匹配模型,即通过对语言和图像之间的一一对应关系进行比对训练,然后产生一个预训练的模型,...