Sampling Steps（采样步数）Stable Diffusion 的⼯作⽅式是从以随机⾼斯噪声起步，向符合提⽰的图...
[Stable Diffusion 疑难杂症] CFG、采样方式、高清修复、ControlNet - 知乎 (zhihu.com) vae 会看到一些comfyui的流程里会用到第三方的vae。 从原理上看,vae在文生图的时候,用的是decoder部分,用于从latent space重构pixel space图像。 因此,似乎vae能做的事情很少(从vae的训练目标——“尽可能从低纬度无损还原...
所以Stability AI发布了Stable DIffusion的1.0开源版本,之后Runway公司发布了Stable Diffusion的1.5版本,然后Stability AI又发布了2.0、2.1版本。 Stable Diffusion Web UI的产生 因为Stable DIffusion是一个开源模型个人直接下载运行的话只能通过DOC窗口进行操作,对于不会代码的用户来说操作门槛较高,所以在开源社区github上出...
训练尺寸: Latent Diffusion 是在 256x256 分辨率数据集上训练,而 Stable Diffusion 是先在256x256分辨率上预训练,然后再在 512x512 分辨率上微调优化的,而现在 XL 版本则采用了 Laion-High-Resolution 训练集,一个规模为 170M,图像分辨率大于 1024 的高分辨率训练子集,用于超分辨率任务。 可以看出来,改进确实不...
Diffusion 模型最大的痛点是生成图片的速度过慢。Stable Diffusion 采用了多种方式加速图片生成，令实时图像生成成为可能。Stable Diffusion 使用编码器将图片从 3*512*512 转为 4*64*64，极大地降低了计算量。它在潜在表示空间（latent space）上进行 Diffusion 过程，大大减少计算复杂度，同时也能保证不错的图片...
Stable Diffusion 能领先其他模型(比如 DALL-E)的关键在于它并非在直接在像素空间进行上述的 reverse diffusion 过程,而是在潜空间(latent space)。Latent space 大幅地将空间维度缩小到了原来的 1/48。它的工作原理像一个有损压缩算法,既能够压缩也能解压缩,虽然不保证解压结果和压缩前完全一致,但是基本上没差。这...
1、Latent diffusion的主要组成部分 Latent diffusion有三个主要组成部分: 自动编码器(VAE) 自动编码器(VAE)由两个主要部分组成:编码器和解码器。编码器将把图像转换成低维的潜在表示形式,该表示形式将作为下一个组件U_Net的输入。解码器将做相反的事情,它将把潜在的表示转换回图像。
由于我们之前已经下载过stable-diffusion-v1-4相关文件,在其子目录下存在vae目录,即为本节需要测试验证的变分自编码器,此时需要将变量local_files_only设置为True,表示从本地读取相关权重文件。 4. 定义编码辅助函数 接着我们来实现用VAE对图像进行编码操作的辅助函数,其相关定义如下: ...
为了加速图像生成的过程,Stable Diffusion并没有选择在像素图像本身上运行扩散过程,而是选择在图像的压缩版本上运行,论文中也称之为「Departure to Latent Space」。 整个压缩过程,包括后续的解压、绘制图像都是通过自编码器完成的,将图像压缩到潜空间中,然后仅使用解码器使用压缩后的信息来重构。 前向扩散(forward di...
When using negative prompt, a diffusion step is a step towards the positive prompt and away from the negative prompt. 以上的例子仅以图像形式进行说明,旨在帮助理解。实际的stable diffusion生成过程是在隐空间(latent space)中完成的。因此,本例子并非真实的生成流程,但本质上是相同的。