1: Create Model Source Checkpoint 初始化模型(ckpt文件模型);Scheduler 采样器,就是选择扩散模型的形式;都设置好之后,点击黄色的 Create Model,稍等在 Output 处可以看到 successfully 的日志,以及在左边 Model Selection 处可以看到自己刚 Create 出来的模型 成功标志: 2: 设置相关参数 参考前文提到的 git官方说明...
单击Create Model,创建模型权重。 等待模型权重创建完成后,在Output区域会显示Checkpoint successfully extracted to /root/stable-diffusion-webui/models/dreambooth/aliyun_example/working。 设置训练参数。 单击Select,选择生成的模型权重aliyun_example。 选择Input区域,在Settings页签下,...
2.Diffusion Model (扩散模型)解读系列二:(DDIM) denoising diffusion implicit models 3.Diffusion Model (扩散模型)系列四:DALLE 2 Generative Model of Latent Representations: 基于前述的压缩模型,已经有能力在低维度下进行特征操作,而结合前述的感知压缩模型和扩散模型,我们可以将上述两者进行结合,减少计算量的技术...
将下载好的模型文件放到 stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion 目录下：放置好模型文件之后，需...
然后把步骤 1 中的含有 n 级别噪点的噪点图和关键词“SKS”一同输入给 Diffusion Model ,让 Diffusion Model 进行去噪点操作,得到一个从 n 级别去除一定噪点到 n-1 级别的相对少一些噪点的图像(图1 中 Diffusion Model 模块右侧的柯基犬图) 然后把步骤 3 生成的 n-1 级别图像和步骤 2 生成的 n-1 级别图...
Python import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline model_id = “CompVis/stable-diffusion-v1-4” #device = “cuda” #GPU device = torch.device(“cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”) pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id) pipe = pipe.to(device)...
StableDiffusion模型搭建与使用入门~ 前言# 最近AI很火🔥,先是AI画图,然后就ChatGPT,后者我已经用了一段时间了,用来写作文挺不错的,但OpenAI屏蔽了中国IP,加上用户太多啥的,用起来没那么爽,但没办法全球只此一家,只能捏着鼻子用。而AI画图就不一样了,全是开源的,自己部署一下可以玩个爽~...
最简单的话来说就是:它先将特征张量进行高斯噪声处理,整个过程就跟马尔科夫链有些类似,然后再将已经满是高斯噪声的张量一步步进行降噪处理,最后得到我们想要的图。 (ps:所有的推算均不展示,想了解的可以去看看原论文) 先看看前向传播过程: 这里的x0表示原始数据,就比如图中的修苟,可以看到越往后面,噪声越大,...
注:模型文件有 2 种格式,分别是 .ckpt(Model PickleTensor) 和 .safetensors(Model SafeTensor),据说 .safetensors 更安全,这两种格式 stable-diffusion-webui 都支持,随意下载一种即可。 将下载好的模型文件放到 stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion 目录下: 放置好模型文件之后,需要重启一下 stable...
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 功能介绍 调用本接口,根据用户输入的文本生成图片。 注意事项 如果调用时出现请求超时情况,建议使用以下方式调用: (1)如果未部署该服务,需要部署本模...