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操作,而结合前述的感知压缩模型和扩散模型,我们可以将上述两者进行结合,减少计算量的技术...
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...
https://github.com/Stability-AI/generative-models 参考链接: [1]https://stability.ai/blog/stable-diffusion-sdxl-1-announcement [2]https://venturebeat.com/ai/stability-ai-levels-up-image-generation-launch-new-stable-diffusion-bas...
VAE等更新颖的结合等等。我们有理由相信，Stable Diffusion以及类似的latent diffusionmodel，将引领图像生成...
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...
Diffusion models(DMs)被证明在复杂自然场景的高分辨率图像合成能力优于以往的GAN或autoregressive (AR)transformer。作为基于似然的模型,其没有GAN的模式崩溃和训练不稳定问题,通过参数共享,其可以模拟自然图像的高度复杂分布;另外也不需要AR类模型庞大的参数量,但DM在像素级的训练推理仍然需要大量的计算量,故本文的重点...
和基础Stable Diffusion相比,SDXL 1.0生成结果更加准确和逼真。 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...
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...
在 Stable Diffusion 上,25 步的 DPM-Solver 就可以获得优于 50 步 PNDM 的采样质量,因此采样速度直接翻倍! 项目链接: DPM-Solver: A Fast ODE Solver for Diffusion Probabilistic Model Sampling in Around 10 Steps:https://arxiv.org/abs/2206.00927(NeurIPS 2022 Oral) DPM-Solver++: Fast Solver for ...
【Stable Diffusion】李宏毅谈图像生成模型 Diffusion Model 原理+DALL-E、Imagen!强到离谱!共计3条视频,包括:36.(正课)速览图像生成常见模型、37.(正课)浅谈图像生成模型 Diffusion Model 原理、38.(正课)Stable Diffusion、DALL-E、Imagen 背后等,UP主更多精彩视频,