使用 python 接口：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 hors...
不过原有模型是Torch实现的,而现在,基于Tensorflow/Keras实现的Stable Diffusion已经开源。 相比较原有的模型,该模型的运行速度要快4倍(基于8GB的M1 MacBook Air的笔记本测试)。 下图是测试的结果: 输入:A epic and beautiful rococo werewolf drinking coffee, in a burning coffee shop. ultra-detailed. anime, ...
项目地址:https://github.com/divamgupta/stable-diffusion-tensorflow 总结来说,该项目的特点有 3 个:转换预训练模型;代码易于理解;代码量少。 Divam Gupta 表示,在 8GB M1 MacBook Air 上运行 Stable Diffusion 时,与 Torch 实现相比,运行速度大约快 4 倍。 Keras 的创造者 François Chollet 表示:它在 M...
使用python 接口: pip install git+https://github.com/fchollet/stable-diffusion-tensorflow from stable_diffusion_tf.stable_diffusion import Text2Imagefrom PIL import Imagegenerator = Text2Image( img_height=512,img_width=512,jit_co...
不过原有模型是基于 Torch 实现的,现在,来自 Meta 的研究者 Divam Gupta 表示:基于 Tensorflow/Keras 实现的 Stable Diffusion 已经来了。 项目地址:https://github.com/divamgupta/stable-diffusion-tensorflow 总结来说,该项目的特点有 3 个:转换预训练模型;代码易于理解;代码量少。
研究者对 Stable Diffusion 的探索,永无止境。 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。
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 ...
在不久的将来,元宇宙将创造一个十亿美元级的市场,几乎所有的大型跨国公司和有远见的初创公司都在努力利用这个市场。NFT 将成为元宇宙中不可避免的一部分。您是否听说过最著名的机器学习算法之一,用于创建数字艺术品或 NFT 的 Stable Diffusion? 在本文中,我将向您介绍稳定扩散及其向 Tensorflow-Lite 模型的转换。
首先,您需要在计算机上安装TensorFlow和Keras。在Colab上,它们已经默认安装好了。如果您使用的是自己的Python环境,可以使用以下命令进行安装: pip install tensorflow pip install keras 步骤二:导入模型接下来,我们需要导入StableDiffusion模型。在Colab上,您可以使用以下代码导入模型: from stable_diffusion import Stable...
Hi @LukeWood, For fun, I tried converting stable Diffusion model from Tensorflow to TF lite, so that I can run it on coral/edge tpu. I tried two approaches: I- Saved model approach: II- Go through h5 will try to document them as much as ...