stable-diffusion-denoising-step-2v2 如果训练数据集是美女的图像,那么生成的图像往往也是美女。如果我们在一枚徽章的图像上训练它,我们最终会得到一个徽章生成模型。 stable-diffusion-image-generation-v2 以上总结了 Stable Diffusion 如何生成图像,现在你已经有了基本的概念,不仅 Stable Diffusion 通过去噪进行图像合成,...
4.3. Conditional Latent Diffusion 首先,cross-attention机制极大地促进了条件建模的灵活性,使得LDMs可以应对各种模态的条件输入,比如layout-to-image和text-to-image: 其次,在生成质量上也超过了之前auto-regressive、GAN-based的方法,也超过了之前的DMs方法: 除了text-to-image以外,通过输入空间对齐的图像信息还可以完...
在 Stable Diffusion 的案例中,Stability AI 使用了 LAION-5B 图像集的一个子集,这基本上抓取了互联网上 50 亿张可公开访问的图像。最近对数据集的分析显示,许多图像来自 Pinterest、DeviantArt 甚至 Getty images 等网站。因此,“Stable Diffusion”吸收了许多在世艺术家的风格——这也遭到了其中一些艺术家的强烈反...
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...
硬核解读Stable Diffusion(系列一) SD的主要应用 下面来介绍SD的主要应用,这包括文生图,图生图以及图像inpainting。其中文生图是SD的基础功能:根据输入文本生成相应的图像,而图生图和图像inpainting是在文生图的基础上延伸出来的两个功能。 文生图 根据文本生成图像这是文生图的最核心的功能,下图为SD的文生图的推理流程...
大模型更偏向工程领域,对于stable diffusion这种大模型,普通人以个人或者以小型实验室为单位是很难从规模上做出突破的,这其实也是好事,说明AI领域正在一步步走向成熟。事实上,以Google为代表的大公司还是无私慷慨的,将自己训练出的模型直接免费开源,还提供了Google Colab实验平台,国内的百度也对标开发了AI Studio平台,...
upscaled_image.save('upsampled_cat.png') stable-diffusion-2-inpainting是图像inpainting模型,和前面所说的runwayml/stable-diffusion-inpainting基本一样,不过它是在SD 2.0的512x512版本上finetune的。 stable-diffusion-2-depth是也是在SD 2.0的512x512版本上finetune的模型,它是额外增加了图像的深度图作为...
Stable Diffusion、DALL-E、Imagen 这些模型的共同之处在于它们都使用了三个模块来生成图像 · 首先,通过 Text Encoder 模块,将输入的文本编码成为一个表征向量。 · 然后,Generation Model 模块会利用这个表征向量生成一个图像表征向量,可以把它看作是图像的压缩版本。
人工智能图像生成(AI image generation)在很大程度上已经实现了。一个新发布的名为“Stable Diffusion”的开源图像合成模型,可以让任何拥有一台 PC 和一个像样 GPU 的人,将文本转化为图像。这个 AI 作画工具几乎可以模仿任何视觉风格,如果你输入一个描述性短语,图像就会像魔术一样出现在你的屏幕上。
ESD 方法的目标是使用自身的知识从文本到图像扩散模型中擦除概念，而不需要额外的数据。因此，ESD 选择微调预训练模型而不是从头开始训练模型。本文方法专注于 Stable Diffusion（SD），一个由三个子网络组成的 LDM，包括一个文本编码器 T、一个扩散模型 (U-Net)θ 和一个解码器模型 D。ESD 通过编辑预训练的...