噪音预测器(noise preditctor)由一个 U-Net 模型负责,这也是整个 Stable Diffusion 的最关键的模型。其网络结构包括一堆 ResNet 卷积矩阵和 Cross-Attention 矩阵。Stable Diffusion 包含大约 860M 参数,以 float32 的精度编码大概需要 3.4G 的存储空间。更多关于它的信息可以参考 Stable Diffusion UNET 结构。 最...
1.Diffusion Model (扩散模型)解读系列一(DDPM)Denoising diffusion probalistic models 2.Diffusion Model (扩散模型)解读系列二:(DDIM) denoising diffusion implicit models 3.Diffusion Model (扩散模型)系列四:DALLE 2 Generative Model of Latent Representations: 基于前述的压缩模型,已经有能力在低维度下进行特征...
同年7月,Google 公布其 Text-to-Image 模型 Imagen,并且几乎在同一时间段AI图像生成平台 Midjourney 也进行公测。同年8月,Stable Diffusion 的发布将AIGC和AI绘画彻底带出了圈。 Stable Diffusion 是属于生成模型(Generative Model)的,现在主流的AI绘画模型就是各种 finetune 后的 Stable Diffusion。 关于Stable Diff...
时间来到21年5月份,这次同样还是OpenAI推出了一篇名为《diffusion Model beats GANs on image synthesis》的文章,说扩散模型击败了图像合成领域的王者——生成对抗网络。 为什么生成对抗网络会被打败呢? 其实,尽管之前扩散模型的潜力一直被看好,但是在FID的得分上却一直不如GAN,所以这次的研究提出了guided-diffusion,即...
Stable Diffusion是一种文本到图像的潜在扩散模型(Latent Diffusion Model),能够在给定任何文本输入的情况下生成逼真的图像,出品于CompVis,Stability AI和LAION。Stable Diffusion可以通过在较低维的latent space上应用扩散过程,而非使用实际的像素空间,这样可以减少内存和计算复杂度。这是标准扩散模型(standard diffusion)和...
5. Stable Diffusion XL Stable Diffusion 的 XL 版本,由 Stability-AI 发布,位于代码库 Generative Models by Stability AI。 该版本发布于 2023 年 06 月,主要包含两个模型: SDXL-base-0.9:基于多尺度分辨率训练,最大分辨率 1024x1024,包含两个 Text encoder,分别为 OpenCLIP-ViT/G 和 CLIP-ViT/L。 SD...
SDXL 1.0 的权重和相关源代码已在 Stability AIGitHub页面上发布。网址:https://github.com/Stability-AI/generative-models DreamStudio。网址:http://dreamstudio.ai/ 如果要在本地部署,推荐使用 Stable Diffusion WebUI (https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui)。关于 WebUI 的部署,网上的资...
而且官方表示,提示词也能比之前更简单了。 这是因为SDXL 1.0的基础模型参数量达到了35亿,理解能力更强。 对比基础版Stable Diffusion,参数量只有10亿左右。 由此,SDXL 1.0也成为当前最大规模的开放图像模型之一。官方甚至直接说这就是世界上最好的开放图像模型。
讲到AI生图不能不提GAN,GAN全名为 Generative Adversarial Network,Diffusion模型(现在主流软件使用的模型)出来之前,GAN一直是AIGC画图领域中主要研发的演算法架构,GAN最早的模型是在2014年提出来的,当时一提出来也是一窝蜂的人开始研究GAN,论文也是满天飞,简单来说GAN就是训练2个神经网路,一个当作鉴别器,一个当作生成器...
扩散模型采样加速,各类“奇奇怪怪”的Diffusion Model,中等规模文生图。 时间进入2021年秋,正逢ICLR和CVPR投稿。在本次CVPR中,我们迎来了“Stable Diffusion”的前身“Latent Diffusion”,还有那些为离散Diffusion做大做强的“VQ Diffusion”和“Unleashing Transformers”,以及离散进行到底的“MaskGIT”等一系列杰出的工作...