FreeU:提高图像质量 七、热门脚本 文生图 Prompt matrix: 提示词矩阵 Advanced prompt matrix: 提示词矩阵增强 X/Y/Z plot: 参数矩阵 图生图 Poor man's outpainting: 外绘 Loopback: 循环生成 Run n times: 运行N次 img2img alternative test: 微调人脸 Stable Diffusion upscale: 升频 External Image Masking...
工作原理 FreeU 探索了diffusion U-Net的潜力,发现其可以即时显著提高生成质量。研究发现U-Net结构的主要骨干对降噪过程起到了关键作用,而其跳过连接主要在解码模块中引入高频特征,导致网络忽视了骨干的语义。基于这一发现,提出了一种简单但有效的方法——"FreeU",无需额外的训练或微调就能增强生成质量。核心思路是策...
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),把分类器部分作为噪声预测器 U-Net 的条件,实现了图像生成中所谓的 "无分类器"(即没有单独的图像分类器)指导。 CFG 值 现在我们有一个可调节的无分类扩散过程,我们如何控制应该遵循多少指引? 无...
默认情况下，Stable DiffusionXL使用32位浮点格式（FP32）来表示其工作和执行计算所使用的数字。显而易见...
如果你想到了我们上文提到的Prompt/Negative prompt的作用方式,恭喜你,你想对了,Prompt/Negative prompt处给的例子其实就是就是classifier-free过程造成的。 classifier-free guidance(无分类器引导生成)简称CGF堪称stable diffusion的奠基工作,以前说到跨模态我们通常只会想到clip,对生成的图像和文本的距离做一个损失差值...
And you can also load your own models during the setup, which means you can use the WebUI with yourcustom fine-tuned Stable Diffusion models. If you encountered any issues or have any questions, please feel free to leave a comment and we’ll get back to you as soon as possible. ...
1. Stable Diffusion能做什么 直白地说,SD是一个text-to-image模型,通过给定text prompt(文本提示词),它可以返回一个匹配文本的图片。 回到顶部 2. Diffusion 模型 Stable Diffusion属于深度学习模型里的一个类别,称为diffusion models(扩散模型)。这类模型时生成式模型,也就是说它们用于生成新的数据,这类新数据类...
Stable Diffusion web UI A browser interface based on Gradio library for Stable Diffusion. 整体介绍 webui是基于gradio库搭建的图形界面,可以实现stable diffusion原始的txt2img和img2img模式,并提供了一键安装并运行的脚本。此外,webui还集成了许多二次开发功能,如outpainting、inpainting、color sketch等。它还提供...
文本编码器:将输入prompt进行编码,输出token embeddings向量(语意信息),通过CrossAttention方式送入扩散模型的U-Net中作为condition,对生成图像内容进行一定程度上的控制,目前SD默认的是CLIP text encoder。 【三】Stable Diffusion推理流程 想要运行Stable Diffusion(SD),我们可以直接使用diffusers的完整pipeline流程。
近日,阿里云人工智能平台PAI与华南理工大学贾奎教授团队合作在深度学习顶级会议 CVPR2024 上发表 FPE(Free-Prompt-Editing) 算法,这是一种面向StableDiffusion的图像编辑算法。在这篇论文中,StableDiffusion可用于实现图像编辑的本质被挖掘,解释证明了基于StableDiffusion编辑的算法本质,并基于此设计了新的图像编辑算法,大幅...