Stable Diffusion 是 2022 年发布的一种生成式人工智能技术,它是一种潜在扩散模型,可根据文本描述生成精细图像,也能应用于图像修补、扩展、图像到图像的转换等任务,还可用于创建视频和动画。 Stable Diffusion 作为一款强大的 AI 绘画模型,具有开源的特性,这意味着全球的开发者都可以对其进行优化和改进,不断丰富其功能...
先说下这个Hires steps参数的位置,很多人可能对这个参数不是很理解其作用 先来说明一下这个参数作用：整个Hires. fix过程你可以理解为我们在图像进行放大后，再基于该图像进行了二次生成。这个Hires steps就是我们二次生成时的步数，如果数值保持为0，就代表和原有图像生成时的步数相同。由于该步数对最终图像影响很大...
2.5 自行组装配件 DIY Stable Diffusion guidance_scale=8#@paramnum_inference_steps=30#@paramprompt="Beautiful picture of a wave breaking"#@paramnegative_prompt="zoomed in, blurry, oversaturated, warped"#@param# Encode the prompttext_embeddings=pipe._encode_prompt(prompt,device,1,True,negative_prompt...
there is a Trade-off between localization accuracy and the use of context. Larger patches R...
1.步数高并不保证图片就会更漂亮或更正确 提升步数造成的结果仍充满随机性，不一定步数多就会画的正确或漂亮，例如下图是以DPM++SDE Karras为采样方式，本来画的算是正确，但在60步与100步时眼睛反而变的略丑略歪。2.绘图结果不一定会受步数影响，也有可能毫无变化。虽说大部份的情况下，步数的变化通常会影响到...
此外这里同时还要引出另外一个功能采样迭代步数(Steps),简单来说采样迭代步数(Steps)就是希望出图时,采样器来计算多少步数来出图,但并非步数越多越好,不同出图效果、模型选择等在使用采样迭代步数上都需要有相应的调整,多数情况迭代步数20-30步就可以了。
Stable-Diffusion-XL是业内知名的跨模态大模型,由StabilityAI研发并开源,有着业内领先的图像生成能力。本文介绍了相关API。模型版本为stable-diffusion-xl-base-1.0 接口描述调用本接口,根据用户输入的文本生成图片。在线调试平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者调试接口,平台集成快速检索、查看开发文档...
本文介绍如何使用GPU云服务器搭建Stable Diffusion模型,并基于ControlNet框架,快速生成特定物体图片。 背景信息 Stable Diffusion(简称SD)是一种AI模型,它经过训练可以逐步对随机高斯噪声进行去噪以生成所需要的图像。 DreamBooth是一种定制化text2image模型的方法,只需提供特定物体的3~5张图片,就能生成该物体的图片。我们使...
Prompt和Added Prompt连个字符串拼接到一起经过CLIPEmbedder得到文本的空间表示(两个FrozenCLIPEmbedder共享参数),然后与Map Input、Random Input一同送入ControlNet的核心模块ControlLDM(Latent Diffusion),然后循环20次(对应页面参数Steps),其中timesteps每个时间步不一样,以Steps=20为例,timesteps分别等于[1,51,101,151...
(1)如果调用预置服务,即调用本文API,该字段必填,且为固定值Stable-Diffusion-XL (2)如果指定用户自行发布的模型服务,该字段不填写,需填写endpoint字段,详见参数endpoint说明 endpoint string 否 用于指定用户自行发布的模型服务,说明:(1)如果调用用户自行发布的模型服务,endpoint字段为必填 (2)该字段值可以通过查看服务...