可以在5-10个步骤中实现高质量图像生成,收敛速度略慢于欧拉方法,但质量相当,推荐使用20-30步。 k-diffusion 这个词并不指某一个采样器,它指的是 Katherine Crowson 的k-diffusionGithub库和与之相关的采样器,正是这个库实现了karras2022年论文中的采样方法,在 Stable Diffusion WebUI 中基本上除了DDIM、PLMS、Un...
K-diffusion 评估方法 图像收敛 速度 采样器: Stable Diffusion的webUI中,提供了大量的采样器供我们选择,例如Eular a, Heum,DDIM等,不同的采样器之间究竟有什么区别,在操作时又该如何进行选择,本文将会详细讲解采样器是如何工作的,以及各种采样器的优劣对比。 先放结论: 如果只是想得到一些较为简单的结果,选用欧拉...
K-diffusion/K-sampler是一种采样方法,是由Katherine Crowson在她的k-diffusion GitHub仓库中实现的。 这种采样方法是用来处理图像生成的技术,它可以帮助我们在图像生成过程中更有效地获得所需的样本。通过K-diffusion/K-sampler,我们可以更好地控制图像的生成过程,使得生成的图像更加符合我们的预期。 Latent diffusion ...
exit() 然后使用下面的命令将stable-diffusion-webui部署到wsl: gitclone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git 或者如果本机已经有Stable Diffusion,直接用前面提到的方法用windows资源管理器整个文件夹复制到wsl里自己的用户目录下。 运行下面的命令修改Stable Diffusion的配置: cd~/stable-dif...
Checkpoint model是对Stable diffusion模型更精确的称呼。它用于区分LoRA、textual inversion和Lycoris。 ComfyUI ComfyUI 是基于节点的用户界面,由 Stable Diffusion 开发。它深受高级 Stable Diffusion 用户的喜爱。 ControlNet ControlNet是一个神经网络,通过引入额外的条件来控制图像的生成过程。
本系列的第三篇,如果你看过前俩篇,想必已经对stable diffuison原理和优势与劣势甚至未来的发展方向有了一定了解。stable diffuison发展至今,商业(实用)属性已经相当高了,所以我们对stable diffusion剩下的细枝末节就从实际操作的角度讲起。那么便从stable diffusion w
这种采样方法是用来处理图像生成的技术,它可以帮助我们在图像生成过程中更有效地获得所需的样本。通过K-diffusion/K-sampler,我们可以更好地控制图像的生成过程,使得生成的图像更加符合我们的预期。Latent diffusionLatent diffusion是指在潜在的空间中发生的扩散过程。
Stable Diffusion 是 2022 年发布的深度学习文字到图像生成模型。它主要用于根据文字的描述产生详细图像,能够在几秒钟内创作出令人惊叹的艺术作品,本文是一篇使用入门教程。 硬件要求 建议使用不少于 16 GB 内存,并有 60GB 以上的硬盘空间。需要用到 CUDA 架构,推荐使用 N 卡。(目前已经有了对 A 卡的相关支持,但...
Stable Diffusion 是 Diffusion 扩散模型中最先进的模式( Diffusion 有一些早期版本,比如: 原始Diffusion、Latent Diffusion)。它采用了更加稳定、可控和高效的方法来生成高质量图像。在生成图像的质量、速度和成本上都有显著的进步,因此该模型可以直接在消费级显卡上
由于KL-reg的权重系数非常小,实际得到latent的标准差还是比较大的,latent diffusion论文中提出了一种rescaling方法:首先计算出第一个batch数据中的latent的标准差,然后采用的系数来rescale latent,这样就尽量保证latent的标准差接近1(防止扩散过程的SNR较高,影响生成效果,具体...