在Stable Diffusion图片生成过程中,它并不直接参与图片生成工作,而是在图片绘制完毕之后,在“后处理”阶段,进行面部细节恢复操作,这个后处理过程在 Stable Diffusion WebUI 的process_images_inner过程中。 因为本文主角是CodeFormer,所以,我们就先不过多展开不相关的细节啦。有关于 WebUI 和 CodeFormer 相关需要注意的...
Stable Diffusion直译为稳定扩散,理解稳定扩散之前先通过两张图片介绍一下什么是前向扩散和逆向扩散。 所谓前向扩散(forward diffusion)过程就是向训练图像中不断地添加噪声,从而使其逐渐变为一张毫无意义的纯噪声图。 经过前向扩散猫的图像变成了随机噪声 反过来,逆向扩散(Reverse Diffusion)过程是从一个随机噪声图像开...
本文探讨了在Stable Diffusion WebUI项目中核心组件CodeFormer的相关知识。CodeFormer是一个基于Transformer的预测网络，用于优化模糊或损坏的人脸图像，使之接近原始高质量图像。它依赖于三个外部库：yolov5、facexlib和BasicSR，分别用于人脸检测、人脸相关STOA方法工具和图像与视频恢复。在WebUI中，CodeFormer在...
Stable Diffusion Webui是一个基于Web的用户界面,为用户提供了一种便捷的方式来生成高质量的AI艺术作品。它集成了Stable Diffusion模型,这是一种强大的深度学习模型,能够在短时间内生成高质量的图像。通过Stable Diffusion Webui,用户只需上传一张图片或输入一些关键词,即可轻松生成多种风格迥异的艺术作品。 二、Codef...
CodeFormer权重参数,用来调整面部修复效果的影响程度。 勾选Tiling可平铺,可生成四方连续的图像。3D建模的贴图好像就是这种。 Hiers fix高清修复 因为: SD1.0系列是在512*512图片上训练的。 SD2.0系列是在768*768图片上训练的。 所以: 生成图像时尽量不要超过这个范围,否则可能会生成一些不可控的画面内容。
Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型。它主要用于根据文本的描述产生详细图像,尽管它也可以应用于其他任务,如内补绘制、外补绘制,以及在提示词指导下产生图生图的转变。 它是一种潜在扩散模型,由慕尼黑大学的CompVis研究团体开发的各种生成性人工
Stable Diffusion中提供了19种采样方法(Sampler)可以选择,Euler a, Euler, LMS, Heun, DPM2, DPM2 a, DPM++ 2S a, DPM++ 2M, DPM++ SDE, DPM fast, DPM adaptive, LMS Karras, DPM2 Karras, DPM2 a Karras, DPM++ 2S a Karras, DPM++ 2M Karras, DPM++ SDE Karras, DDIM, PLMS这19种采样方法...
我们将同时修复手部和脸部。使用画笔工具创建一个遮罩。这是您希望Stable Diffusion重新生成图像的区域。 图像修复的设置 图像大小 需要调整图像大小以与原始图像相同。(在这种情况下为768 x 512)。 面部修复 如果您正在修复面部,可以打开restore faces。选择对应的face restoration model:CodeFormer。
Stable Diffusion WebUI详细使用指南 Stable Diffusion WebUI(AUTOMATIC1111,简称A1111)是一个为高级用户设计的图形用户界面(GUI),它提供了丰富的功能和灵活性,以满足复杂和高级的图像生成需求。由于其强大的功能和社区的活跃参与,A1111成为了Stable Diffusion模型事实上的标准GUI,并且是新功能和实验性工具的首选发布平台...
分类专栏: AIGC 文章标签: stable diffusion AIGC 版权 AIGC 专栏收录该内容 7 篇文章0 订阅 订阅专栏 1、xformers是SD的加速模块,没有他可以继续运行,可以正常生成图片。只是xformers可以帮助提升图片的生成速度。 2、安装完SD后,启动出现xformers未安装的情况 ...