Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model,是预先训练好的Stable diffusion权重,用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。如果训练数据中从未出现过猫的图像,模型就无法生成猫的图像。同样,如果只用猫的图像来训练模型,它也只会生成猫的图像。
Stable Diffusion原来的名字叫“Latent Diffusion Model”(LDM),很明显就是扩散过程发生隐空间中(latent space),其实就是对图片做了压缩,这也是Stable Diffusion比Diffusion速度快的原因。 自编码器(Autoencoder) Stable Diffusion会先训练一个自编码器,来学习将图像压缩成低维表示。 通过训练好的编码器 E ,可以将原始...
目前Stable diffusion 中用到主要有四种模型,分别是 Textual Inversion (TI)以 Embeddings 为训练结果的模型、Hypernetwork 超网络模型、LoRA(包括 LoRA 的变体 LyCORIS)模型、Dreambooth 模型。 视频博主 k…
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...
和基础Stable Diffusion相比,SDXL 1.0生成结果更加准确和逼真。 而且官方表示,提示词也能比之前更简单了。 这是因为SDXL 1.0的基础模型参数量达到了35亿,理解能力更强。 对比基础版Stable Diffusion,参数量只有10亿左右。 由此,SDXL 1.0也成为...
Stable diffusion中的models Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model,是预先训练好的Stable diffusion权重,用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。 如果训练数据中从未出现过猫的图像,模型就无法生成猫的图像。同样,如果只用猫的图像来训练模型,它也只会生成猫的图像。
疑问是这样产生的,当我找lora模型时,lora模型图片信息上显示model是revanimated-11,右边表格信息显示base model是SD1.5时,我就不懂了。图片上的model和 base model是什么关系呢?如图:这里显示两个模型,一个是model,一个是base model .👆问题:这个lora模型,我用的时候,我应该是在【模型选择】选择SD1.5还是去下载...
而且官方表示,提示词也能比之前更简单了。 这是因为SDXL 1.0的基础模型参数量达到了35亿,理解能力更强。 对比基础版Stable Diffusion,参数量只有10亿左右。 由此,SDXL 1.0也成为当前最大规模的开放图像模型之一。官方甚至直接说这就是世界上最好的开放图像模型。
最终我们能得到一个相对准确的noise-predictor。这是一个U-Net model。在stable-diffusion-model中。 通过这一步,我们最终能得到一个noise encoder与noise decoder。 PS: noise encoder在image2image中会应用到。 以上noise与noise-predictor的过程均在pixel space,那么就会存在巨大的性能问题。比如说一张1024x1024x3的...
模型的选型方面,推荐用Hugging Face网站,其中有很多Stable Diffusion,有base模型,1.5、2.0、2.1、1.4都有,还有一些专用模型,可以根据需要搜索,把它作为base model进行训练。C站更多的是比较适用于webUI。 最后关于模型训练过程的一些心得和需要避开的坑。当有时模型跑不起来的时候,可以看它提供的一些用低模型的低显存...