Stable Diffusion是一种基于扩散模型的图像生成方法,已经在许多领域取得了显著的成果。通过与FreeU的结合,我们可以进一步提升Stable Diffusion的生成质量。 在结合过程中,我们首先需要将FreeU集成到Stable Diffusion的框架中。这通常涉及到将FreeU的模块嵌入到Stable Diffusion的生成过程中。然后,在推理阶段,我们可以根据具体...
究其原因,第一,Stable Diffusion通过压缩图像尺寸显著提升了扩散模型的运行效率,使得每个用户能在自己的商业级显卡上运行模型;第二,有许多基于Stable Diffusion的应用,比如Stable Diffusion自带的文生图、图像补全,以及ControlNet、LoRA、DreamBooth等插件式应用;第三,得益于前两点,Stable Diffusion已经形成了一个庞大的用户...
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...
由于Stable Diffusion v1是在512 x 512的图片上进行的fine tune,所以若是生成超过512 x 512 大小的图片时,会导致有重复的对象。例如生成的人物有“双头”问题。如果一定要用v1版本,则至少先保持512像素,然后在使用AI upscaler工具生成更高的分辨率。 4.4. 为什么潜空间是合理的 为什么VAE可以压缩一张图片到非常小...
模型复杂性:Stable Diffusion的模型可能相对复杂,需要一定的深度学习知识和编程技巧来实现和训练。这可能对一些初学者或非专业用户来说有一定的挑战 什么是CFG 值? 理解无分类器指引(Classifier-Free Guidance - CFG)概念之前,需要先谈谈它的前身 - 分类器指引(classifier guidance)。
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...
Stable Diffusion的推理过程 首先,模型将潜在空间的随机种子和文本提示同时作为输入。然后使用潜在空间的种子生成大小为64×64的随机潜在图像表示,通过CLIP的文本编码器将输入的文本提示转换为大小为77×768的文本嵌入。 然后,使用U-Net 在以文本嵌入为条件的同时迭代地对随机潜在图像表示进行去噪。U-Net 的输出是噪声的...
1. Stable diffusion 初学者指南 想掌握Stable Diffusion AI技术吗? 这份初学者指南专为完全没接触过Stable Diffusion或任何AI图像生成器的新手设计。跟随本指南,你将了解Stable Diffusion的基本情况,并获得一些实用的入门技巧。 什么是Stable diffusion? Stable Diffusion AI是一种基于潜在扩散模型的AI图像生成技术,它能够...
第1步,Stable Diffusion在潜空间中生成随机张量。此时可以通过设置随机数生成器的种子来控制此张量。生成的是潜在空间中的图像,但现在都是噪声。 第2步,噪声预测器U-Net将潜在噪声图像和文本提示作为输入,并预测噪声,也在潜在空间46464的张量中。 第3步,从潜在图像中减去潜在噪声,这将成为新的潜在图像。
在Stable Diffusion XL中,U-Net模型似乎并没有从这种优化中受益,但即使这样,知识也不会占用太多空间对吧? 何时使用:永远别用。 FreeU FreeU是第一个也是唯一一个不改善推理时间或内存使用情况,而改善图像结果质量的优化技术。 这种技术平衡了U-Net架构中两个关键元素的贡献:skip connections(跳跃连接,引入高频细节...