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...
本文提出的方法,即“What the DAAM”,是基于一种称为Stable Diffusion的模型。该模型使用一个编码器-解码器结构,结合了交叉注意机制,能够在生成图像的同时保留图像的语义信息。在数据集方面,我们使用了广泛使用的ImageNet数据集进行训练。为了使模型能够更好地理解图像内容,我们将ImageNet中的每个类别图像进行预处理,并...
LDM生成效果(Image Generation with Latent Diffusion) 效果展示 参考 引言 最近大火的AI作画吸引了很多人的目光,AI作画近期取得如此巨大进展的原因个人认为有很大的功劳归属于Stable Diffusion的开源。Stable diffusion是一个基于Latent Diffusion Models(潜在扩散模型,LDMs)的文图生成(text-to-image)模型。具体来说,得益...
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...
于2021年7月发布的Insertion and Deletion Diffusion提出了一种非常有趣的加噪方法，但尽管创新，却似乎未在学术界引起太大的震动。于2021年8月发布的ImageBART将离散扩散模型应用于大规模图像生成，然而遗憾的是，它仍然采用自回归模型的方式。这些离散型扩散模型的探索为图像生成领域带来了新的思路与方法，虽然在某些...
在超算互联网平台上,首先需要开启Stable Diffusion 2.1的AI推理服务。登录平台后,选择Stable Diffusion 2.1 AI推理服务。 0元购买,点击去使用。 进入NoteBook。 NoteBook里我们可以直接点击启动键运行我们的代码。 2. 安装模型运行所需模块 在服务启动后,进入你的工作环境,安装Stable Diffusion运行所需的模块和依赖库。
Stable Diffusion是一种基于扩散模型的生成技术,通过模拟扩散过程来生成图像。其基本原理是通过一系列的步骤,将初始的随机噪声逐渐转化为目标图像。整个过程可以分为两个阶段:前向扩散和反向扩散。
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。
Stable Diffusion and DALL·E 3 were two of the first big names in AI image generation models. And although the company behind Stable Diffusion has had quite a chaotic year, they're still both incredibly popular models, so it's worth knowing where they stand—and how they compare. So, ...
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...