近日一篇名为 《FreeU : Free Lunch in Diffusion U-Net》的SD优化图片的新方案新鲜出炉。首先来看一下效果: 效果对比 从效果我们可以出,通过引入 FreeU 能够有效降低图片的畸形率以及崩坏的概率,而它不仅仅作用于文生图(支持最新的SDXL),也支持文生视频,训练,视频生成视频,各个方面均有提升效果。 工作原理 Fr...
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...
而Latent Diffusion是基于latent的生成模型，它先采用一个autoencoder将图像压缩到latent空间，然后用扩散模...
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...
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...
最终我们能得到一个相对准确的noise-predictor。这是一个U-Net model。在stable-diffusion-model中。 通过这一步,我们最终能得到一个noise encoder与noise decoder。 PS: noise encoder在image2image中会应用到。 以上noise与noise-predictor的过程均在pixel space,那么就会存在巨大的性能问题。比如说一张1024x1024x3的...
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...
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是一个深度学习模型,我们会深入解析SD的工作原理。 回到顶部 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...
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...