更具体的说，在 Stable Diffusion 中，使用较大的 guidance_scale 容易造成画面丢失细节、色彩过饱和、锐...
4. Stable Diffusion 3官方训练技巧&细节解析 4.1 训练数据预处理 4.2 图像数据集的Caption标签精细化 4.3 图像特征和文本特征在训练前缓存 4.4 使用Classifier-Free Guidance技术 4.5 使用DPO(Direct Preference Optimization)技术 4.6 使用QK-Normalization 4.7 设计多尺度位置编码 4.8 TimeStep Schedule中shift参数作用 ...
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Classifier-free guidance(CFG)系数便是控制“文本提示词”条件对扩展过程控制的程度值。在其值设置为0时,图片生成是不附加条件的(即prompt是忽略的)。更高的值会引导扩散过程朝着提示词方向前进。 回到顶部 8. Stable Diffusion v1与v2 下面对比v1与v2的区别。 8.1. 模型区别 SD v2使用OpenClip做文本词嵌入。
Stable Diffusion(稳定扩散)严格说来它是一个由几个组件(模型)构成的系统,而非单独的一个模型。 我以最常见的文生图为例,解释下 Stable Diffusion 的整体架构,和工作原理。 当我们输入一句 prompt 后,比如“Cat, standing on the castle”,Stable Diffusion 会生成一张猫猫站在城堡的图,看似只有一步: ...
Stable Diffusion(稳定扩散)严格说来它是一个由几个组件(模型)构成的系统,而非单独的一个模型。 我以最常见的文生图为例,解释下 Stable Diffusion 的整体架构,和工作原理。 当我们输入一句 prompt 后,比如“Cat, standing on the castle”,Stable Diffusion 会生成一张猫猫站在城堡的图,看似只有一步: ...
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 Probabilistic Model Sampling in Around 10 Steps：https://arxiv.org/abs/2206.00927（NeurIPS 2022 Oral）DPM-Solver++: Fast Solver for ...
本次发布也包含了一个 “时间步蒸馏” 的模型，该模型推理时无需 classifier-free guidance，可在短短几步推理内生成图片 (通常是 4 到 8 步)。import torchfrom diffusers import StableDiffusion3Pipelinepipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3.5-large-turbo", torch_...
1. Stable diffusion 初学者指南 想掌握Stable Diffusion AI技术吗? 这份初学者指南专为完全没接触过Stable Diffusion或任何AI图像生成器的新手设计。跟随本指南,你将了解Stable Diffusion的基本情况,并获得一些实用的入门技巧。 什么是Stable diffusion? Stable Diffusion AI是一种基于潜在扩散模型的AI图像生成技术,它能够...
在Stable Diffusion XL中,U-Net模型似乎并没有从这种优化中受益,但即使这样,知识也不会占用太多空间对吧? 何时使用:永远别用。 FreeU FreeU是第一个也是唯一一个不改善推理时间或内存使用情况,而改善图像结果质量的优化技术。 这种技术平衡了U-Net架构中两个关键元素的贡献:skip connections(跳跃连接,引入高频细节...