Stable Diffusion[1]源自High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models[2] image的生成模型,大多按照如下的模块构成[3]分别是text(condition) encoder、Generation Model、Decoder。大多数图像生成模型基本是建立在这个框架下的,但是不同的模型在各个模块中可能有不同的改动,接下来介绍下stable diffusion在...
Stable Diffusion是一个基于Latent Diffusion Models(LDMs)的以文生图模型的实现,因此掌握LDMs,就掌握了Stable Diffusion的原理,Latent Diffusion Models(LDMs)的论文是《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》。本文内容是对该论文的详细解读。 Latent Diffusion Models(LDMs)方法 为了降低训练扩散...
Stable Diffusion的基础论文:2112.High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion 引言 随着计算机技术的不断发展,图像合成作为一种重要的计算机视觉任务,已经取得了显著的成果。然而,对于高分辨率图像合成而言,由于其复杂的细节和结构,一直是一个具有挑战性的问题。最近,Stable Diffusion模型在图像合成领域取得了一定...
安装成功后，重启Stable Diffusion会在首页看到animatediff的配置界面。在配置之前，需要下载模型，mm_sd_v...
最近一段时间，文本转图像模型 Stable Diffusion 可谓是爆红 AI 圈，其是由慕尼黑大学和 Runway 的研究者基于 CVPR 2022 的论文《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》实现的，它可以在消费级 GPU 上运行。自推出以来，研究者纷纷对 Stable Diffusion 进行了更深入的研究。有研究者将其和 ...
训练尺寸:Latent Diffusion 是在256x256分辨率上训练,而 Stable Diffusion 是先在256x256分辨率上预训练,然后再在512x512分辨率上微调优化的,而现在 XL 版本则采用了 Laion-High-Resolution 训练集,一个规模为170M,图像分辨率大于 1024 的高分辨率训练子集,用于超分辨率任务。
Stable Diffusion 技术把 AI 图像生成提高到了一个全新高度,文生图 Text to image 生成质量很大程度上取…
论文标题：Scalable High-Resolution Pixel-Space Image Synthesis with Hourglass Diffusion Transformers 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2401.11605.pdf 研究者引入了一种「pure transformer」架构，获得了一种能够在标准扩散设置中生成百万像素级高质量图像的骨干结构。即使在 128 × 128 等低空间分辨率下，这种...
训练尺寸: Latent Diffusion 是在 256x256 分辨率数据集上训练,而 Stable Diffusion 是先在256x256分辨率上预训练,然后再在 512x512 分辨率上微调优化的,而现在 XL 版本则采用了 Laion-High-Resolution 训练集,一个规模为 170M,图像分辨率大于 1024 的高分辨率训练子集,用于超分辨率任务。
Stable Diffusion是一个由 Stability AI 开发的高分辨率图像合成项目,它使用潜在扩散模型。该项目包含从头开始训练的 Stable Diffusion 模型,并将不断更新新的检查点。 目前可用的模型有多种,包括 Stable unCLIP 2.1 和 Stable Diffusion 2.1 等。这些模型可以用于图像变化和混合操作,并且可以与其他模型(如 KARLO)结合...