Rocky对Stable Diffusion 3(SD 3)的本质总结:虽然Stable Diffusion 3只开源了medium版本,最大的8B参数版本并没有开源,但是SD 3所展现的很多改进思想和优化方法会像AI视频领域的Sora一样,给整个AI绘画领域带来强劲的更新迭代推动力,让AI绘画大模型的发展过程有丰富养分可以吸收。 Rocky对FLUX.1系列模型的本质总结:Roc...
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...
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。
并且在论文中定量的结果显示,DPM-Solver 引入的额外计算量完全可以忽略,即对于步数的加速效果直接正比于时间上的加速效果——因此,基于 25 步的 DPM-Solver,Stable-Diffusion 模型的采样速度直接翻倍!例如,下图展示了不同采样算法在 Stable-Diffusion 上随着步数变化的效果,可见 DPM-Solver 在 10 到 15 步就可以获得...
正如文章“How Stable Diffusion works”所说,无分类器引导(classifier-free guidance)技术负责调整噪音预测器与特定标签之间的距离。 举例来说,假设我们有一个关于汽车的正向提示和一个关于玩具的负向提示。CFG技术可以调整噪音预测器与“汽车”标签之间的距离,使其更接近“汽车”标签所代表的概念,同时远离“玩具”标签...
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这样的离散化将 Diffusion ODE 整体看做一个黑盒,损失了 ODE 的已知信息,在小于 50 步的情况下就难以收敛了。 DPM-Solver:专为扩散模型设计的求解器 DPM-Solver 基于 Diffusion ODE 的半线性(semi-linear)结构,通过精确且解析地计算 ODE 中的线性项,我们可以得到: ...
模型文件即checkpoint是已经包含了vae(用于从隐空间解码,详见第一篇)相关参数,但是stable diffusion官方和novelai泄露出来的文件都有额外的vae,因为这些vae针对面部或者其他一些细节做了改良,所以加载vae文件实际是替换了模型文件中原有的与vae相关的参数。 当然由此引发的问题就是,如果你的模型原本的效果就很好,盲目加载...
无分类器指引(Classifier-free guidance) 尽管分类器指引取得了破纪录的表现,但它需要一个额外的模型来提供这种指引,这给训练带来了一些困难。无分类器指引,一种实现 "不实用分类器的分类指引" 的方法。他们没有使用分类标签和单独的模型进行指引,而是提议使用图像标题并训练一个条件扩散模型(conditional diffusion model...
latent diffusion论文中实验了不同参数下的autoencoder模型,如下表所示,可以看到当较小和较大时,重建效果越好(PSNR越大),这也比较符合预期,毕竟此时压缩率小。 论文进一步将不同的autoencoder在扩散模型上进行实验,在ImageNet数据集上训练同样的步数(2M steps),其训练过程...