得力于Stability AI开源了Stable Diffusion,图像AIGC现在正在快速的发展迭代。 2 回顾 Stable Diffusion涉及的技术有Diffusion Model(DDPM),Attention,Autoencoder。 2.1 DDPM 扩散模型包括两个过程:前向过程(forward process)和反向过程(reverse process),其中前向过程又称为扩散过程(diffusion process)。无论是前向过程...
在stable diffusion 采样阶段,① 首先用文本提示词作为指导条件,利用条件采样对图像进行去噪;② 采样器使用无条件采样对同一图像进行去噪,这里不使用文本指导,但它仍然会扩散到某一个图像,比如说下面的篮球或者红酒杯(它可以是任何随机主体);③ 扩散过程中实际上是计算条件采样和无条件采样的差异,并按照采样步数重复这...
第二部分以零基础角度介绍了 Stable Diffusion 技术思路,这部分会更细致地介绍下 Stable Diffusion 文生图技术,训练阶段和采样阶段的总体框架如图 4 所示,可以划分成 3 个大模块:PART1-CLIP 模型,PART2-Unet 训练,PART3-采样器迭代。 图4 Stable Diffusion文生图框架 训练阶段,包含了图里 PART1 CLIP 模型和 PAR...
这个报错一般是在stable-diffusion软件成功安装并运行后,出现的。出现TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable的原因,一般是你的显卡的显存太小导致的,如果你的GPU显存比较小,建议不要画太大的图片,如果你只有4GB的显存,又要画2000*3000的图片,肯定会报错的。将画面调小一点,例如调成512*512或者512*768...
Stable Diffusion 技术,作为 Diffusion 改进版本,通过引入隐向量空间来解决 Diffusion 速度瓶颈,除了可专门用于文生图任务,还可以用于图生图、特定角色刻画,甚至是超分或者上色任务。作为一篇基础原理介绍,这里着重解析最常用的“文生图(text to image)”为主线,介绍 stable diffusion 计算思路以及分析各个重要的组成模块。
Stable Diffusion(稳定扩散)的原理解释 稳定扩散如何工作?解释文本到图像生成背后的技术。 (用户定义文本提示用于文本到图像合成) 大型文本到图像模型在实现高质量的图像合成方面取得了显著成功。扩散模型可应用于文本到图像生成任务,以实现最先进的图像生成结果。稳定扩散模型在图像生成方面取得了最先进的结果。稳定扩散是...
Stable Diffusion 技术,作为 Diffusion 改进版本,通过引入隐向量空间来解决 Diffusion 速度瓶颈,除了可专门用于文生图任务,还可以用于图生图、特定角色刻画,甚至是超分或者上色任务。作为一篇基础原理介绍,这里着重解析最常用的“文生图(text to image)”为主线,介绍 stable diffusion 计算思路以及分析各个重要的组成模块。
Stable Diffusion is a lot messier Out of the box, Stable Diffusion is a lot more confusing since it's a family of open models—not a singular model. The three most relevant to our discussion are: Stable Diffusion Ultra or Stable Diffusion 3. SD 3 was released in 2024 with a bit of ...
图片高清化:这边使用的是:4x-UltraSharp修复工具(点击提取码1234):下载后打开JupyterLab,把文件放到/stable-diffusion-webui/models-ESRGAN里面就可以了。 设置:打开GFPGAN:1; 或者打开codeFormer的值全为1;就可以了 9.StableDiffusion实际操作-见习功法:AI动画制作(AnimateDiff) ...
类似的问题在以前也曾出现过,比如2022年发布的Stable Diffusion 2.0也无法很好地表现人体。 当时,研究人员很快发现,审查包含裸体的成人内容会严重阻碍模型生成准确人体解剖学的能力。 因此,Stability AI在SD 2.1和SD XL中迅速调整了策略,才让模型恢复了一些因坚决过滤NSFW内容而失去的能力。