1、Latent diffusion的主要组成部分 Latent diffusion有三个主要组成部分:自动编码器(VAE)自动编码器(VAE)由两个主要部分组成:编码器和解码器。编码器将把图像转换成低维的潜在表示形式，该表示形式将作为下一个组件U_Net的输入。解码器将做相反的事情，它将把潜在的表示转换回图像。在Latent diffusion训练过程中，...
从diffusers库加载StableDiffusionPipeline。StableDiffusionPipeline是一个端到端推理管道,可用于从文本生成图像。 我们将加载预训练模型权重。模型id将是CompVis/ stable-diffusion-v1-4,我们也将使用一个特定类型的修订版torch_dtype函数。设置revision= “fp16”从半精度分支加载权重,并设置torch_dtype = " torch。to...
2.5 自行组装配件 DIY Stable Diffusion guidance_scale=8#@paramnum_inference_steps=30#@paramprompt="Beautiful picture of a wave breaking"#@paramnegative_prompt="zoomed in, blurry, oversaturated, warped"#@param# Encode the prompttext_embeddings=pipe._encode_prompt(prompt,device,1,True,negative_prompt...
从diffusers库加载StableDiffusionPipeline。StableDiffusionPipeline是一个端到端推理管道,可用于从文本生成图像。 我们将加载预训练模型权重。模型id将是CompVis/ stable-diffusion-v1-4,我们也将使用一个特定类型的修订版torch_dtype函数。设置revision= “fp16”从半精度分支加载权重,并设置torch_dtype = " torch。to...
Stable Diffusion是由CompVis、StabilityAl和LAION的研究人员和工程师创建的文本到图像潜在扩散模型。 它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。该模型使用冻结的CLIPViT-L/14文本编码器,并根据文本提示词来控制模型生成图片。 该模型具有860M参数的UNet和123M参数文本编码器,相对轻量级,可以在许多消费级GP...
Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型,由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员和工程师创建。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。使用这个模型,可以生成包括人脸在内的任何图像,因为有开源的预训练模型,所以我们也可以在自己的机器上运行它,如下图所示。
在Stable Diffusion的U-Net中添加了交叉注意层对文本嵌入的输出进行调节。交叉注意层被添加到U-Net的编码器和解码器ResNet块之间。 Text-Encoder 文本编码器将把输入文字提示转换为U-Net可以理解的嵌入空间,这是一个简单的基于transformer的编码器,它将标记序列映射到潜在文本嵌入序列。从这里可以看到使用良好的文字提示...
Stable Diffusion是2022年发布的文本到图像生成的开源大模型,主要用于根据文本的描述产生图像,并通过逐步揭示图像中的细节和纹理,生成媲美人类画师的高质量图像,包括自然景观、人脸、艺术作品等,目前在艺术创作、电影特效、游戏开发等领域有巨大的应用价值。 TPU-MLIR编译器可以将GPU模型转换成可以在算能算力产品上运行的...
一，Stable Diffussion模型原理 目前开源的最火爆的AI绘画系统是 Stable Diffusion 模型（稳定扩散模型）。
从diffusers库加载StableDiffusionPipeline。StableDiffusionPipeline是一个端到端推理管道,可用于从文本生成图像。 我们将加载预训练模型权重。模型id将是CompVis/ stable-diffusion-v1-4,我们也将使用一个特定类型的修订版torch_dtype函数。设置revision= “fp16”从半精度分支加载权重,并设置torch_dtype = " torch。to...