模型链接:stable-diffusion-xl-base-1.0 SD论文:《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》 Stable Diffusion(简称SD)是一个由Stability AI公司研发与其他研究者和合作者合作开发的,基于潜在扩散模型 Latent Diffusion Models(LDMs)的多模态领域(text-to-image)开源生成模型,能够根据给定的文本提示...
prompt = ["a photograph of an astronaut riding a horse"]height = 512 # Stable Diffusion默认高度width = 512 # Stable Diffusion默认宽度num_inference_steps = 100 # 去噪步骤数guidance_scale = 7.5 # 无分类器引导的规模generator = torch.manual_seed(32) # 种子生成随机噪声batch_si...
stable-diffusion-latent-forward-process-v2 正向过程 forward process(使用自动编码器的编码器)是生成数据以训练噪点预测器的主要方式。训练完成后,我们可以通过运行反向过程(使用自动编码器的解码器)来生成图像。 stable-diffusion-forward-and-reverse-process-v2 这两个流程在 LDM/Stable Diffusion 论文的图 3 中显...
图像信息创建器完全在图像信息空间(或潜空间)中运行,这一特性使得它比其他在像素空间工作的Diffusion模型运行得更快;从技术上来看,该组件由一个UNet神经网络和一个调度(scheduling)算法组成。 扩散(diffusion)这个词描述了在该组件内部运行期间发生的事情,即对信息进行一步步地处理,并最终由下一个组件(图像解码器)生成...
辅助loss主要是为了确保重建的图像局部真实性以及避免模糊,具体损失函数见latent diffusion的loss部分。同时为了防止得到的latent的标准差过大,采用了两种正则化方法:第一种是KL-reg,类似VAE增加一个latent和标准正态分布的KL loss,不过这里为了保证重建效果,采用比较小的权重...
pip install git+https://github.com/fchollet/stable-diffusion-tensorflow from stable_diffusion_tf.stable_diffusion import Text2Imagefrom PIL import Image generator = Text2Image( img_height=512, img_width=512, jit_compile=False,)img = generator.generate( "An astronaut riding a horse", num_steps=50...
Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型,由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员和工程师创建。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。使用这个模型,可以生成包括人脸在内的任何图像,因为有开源的预训练模型,所以我们也可以在自己的机器上运行它,如下图所示。
The ControlNet clones the weights of a large diffusion model into a "trainable copy" and a "locked copy" Step2: 将得到的两个模型按照下图的模式一起训练,其中可训练模型中的Decoder结构是“零卷积”结构 The trainable and locked neural network blocks are connected with an unique type of convolution...
2022 年 7 月 29 日，由 Stability.AI 公司研发的 Stable Diffusion 的 AI 生成器开始内测。人们发现用它生成的 AI 绘画作品质量堪比 DALL·E 2，而且限制更少。Stable Diffusion 的内测共分 4 波，邀请了 15000 名用户参与，仅仅十天后，就有一千七百万张图片通过它生成。最关键的是，Stable Diffusion 的开发...
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...