一个备注:Hypernetwork是一种fine-tune Stable Diffusion模型的技术,它会操纵cross-attention网络来注入风格。LoRA模型修改cross-attention模块的权重来修改风格。可以看到,单独修改这个模块即可fine-tune一个SD模型的风格,说明了这个模块有多重要。 5.6. 其他条件 文本提示词并非SD模型可以参考的条件。Text prompt与depth ...
LDM通过在UNet 模型中使用交叉注意机制(cross-attention),将Diffusion Models转变为更灵活的条件图像生成器。本来将使用text-to-image来举例。 这里引入一个新的encoder\tau _\theta(这个是用于条件编码的encoder,和上面提到的用于降维的是不同的)来将条件y映射到\tau _\theta(y ) \in \mathbb{R} ^{M \times...
我想把它在stable diffusion上试一下。 先找一些有代码的similar work来做一下参考。Prompt-to-Prompt同样是通过控制cross attentionmap来控制图像生成/修改图像,感觉很有参考意义,认真研究了一下其代码(主要是关于cross attention的部分)。大部分情况去噪的时候一般就直接用: unet(latent,t,encoder_hidden_states=embed...
由于KL-reg的权重系数非常小,实际得到latent的标准差还是比较大的,latent diffusion论文中提出了一种rescaling方法:首先计算出第一个batch数据中的latent的标准差,然后采用的系数来rescale latent,这样就尽量保证latent的标准差接近1(防止扩散过程的SNR较高,影响生成效果,具体...
其中,SpatialTransformer 里面的注意力模块 CrossAttention 结构,把图像向量作为 Query,文本表示 context 作为 Key&Value,利用 Cross Attention 模块来学习图像和文本对应内容的相关性。 注意力模块的作用是,当输入提示词来生成图片时,比如输入 “一匹马在吃草”,由于模型已经能捕捉图文相关性以及文本中的重点信息,当...
https://jalammar.github.io/illustrated-stable-diffusion/ jalammar这位叫Jalammar的老哥写的关于Stable DIffusion原理的简明介绍和各种示意图基本是国内自媒体这方面文章的来源了。但是说实话,如果你不知道什么是Attention机制、什么是U-net,什么是CFG,甚至连Diffusion和GAN的区别都不知道的话,这些图表看了也是不会理解的...
利用cross attention将latent space(潜空间)的特征与另一模态序列(文本向量)的特征融合,并添加到diffusion model的逆向过程,通过Unet逆向预测每一步需要减少的噪音,通过GT噪音与预测噪音的损失函数计算梯度。 看右下角图,可以知道Q为latent ...
交叉注意力机制(Cross-attention) 交叉注意力机制是一种用于处理多模态条件的技术。它可以在文本和图像之间建立有效的关联,帮助模型更好地理解文本条件,并生成与之相关的图像结果,从而生成更符合条件的图像结果。 Stable Diffusion Step-by-Step Stable Diffusion是一个逐步生成图像的过程,下面将详细介绍稳定扩散的几个步...
六、Stable Diffusion Cross-attention技术 Cross-attention 是通过提示词产生图片的核心技术。 文本转换器的输出,会被noise predictor在U-Net中使用到多次。 U-Net以一个叫做cross-attention机制的方式来使用它,cross-attention机制允许模型在不同的特征层次上关注相关的区域,从而提高生成结果的质量,这即是prompt适配图片...
Stable Diffusion 其实并不是 Stability AI 开发的产品,这款模型最初是由项目负责人 Robin Rombach 攻读博士学位的慕尼黑大学和另一个 AI 视频创企 runway 共同开发的开源模型项目 Latent Diffusion。 而Stability AI 最初只是为项目提供了计算资源,才取得了冠名权。而 2022 年,Stability AI 说服了负责人 Robin Rom...