代码细节: 笔者最近在研究diffusion model相关工作,论文复杂想法有趣,也需要很多背景知识和实践经验。发现了一篇官方外文stable diffusion使用和优化教程,对stable diffusion的介绍和使用解释的很不错,读完收益颇多,特此翻译。 原文地址: The Stable Diffusion Guide huggingface.co/docs/diffusers/v0.14.0/en/stable_...
def __init__(self, diff_model_config): self.diffusion_model = instantiate_from_config(diff_model_config) 也就是,初始化LatentDiffusion的时候,同时会实例化一个DiffusionWrapper,并运行DiffusionWrapper的__init__中的instantiate_from_config,读取传入的config中的unet_config这一键值对应的Config字典。 如第一...
stable diffusion模型是Stability AI开源的一个text-to-image的扩散模型，其模型在速度与质量上面有了质的突破，玩家们可以在自己消费级GPU上面来运行此模型，本模型基于CompVis 和 Runway 团队的Latent Diffusion Models，https://github.com/CompVis/stable-diffusionhttps://github.com/CompVis/latent-diffusion stable...
得力于Stability AI开源了Stable Diffusion,图像AIGC现在正在快速的发展迭代。 回顾 Stable Diffusion涉及的技术有Diffusion Model(DDPM),Attention,Autoencoder, 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)。无论是前向过程还是反向过...
以下是Stable Diffusion的代码实现示例,使用Python 和 TensorFlow 库: ```python import tensorflow as tf # 加载预训练模型 model = tf.keras.models.load_model('Stable-diffusion') # 输入图像 image = tf.keras.preprocessing.image.load_img('input.jpg', target_size=(256, 256)) image = tf.keras.pre...
上面讲的很具体,很容易就跑起来了。当然,作为一名算法从事人员,还是有必要把里面的具体细节剖开看一看。个人之前不是从事这个diffusion领域的,所以有一些见解可能存在错误。 其中关键是一个叫做txt2img.py的文件。 1.1 模型加载 defload_model_from_config(config,ckpt,verbose=False): ...
在本篇文章中,我将为你介绍如何使用Python实现"Stable Diffusion"模型的训练。"Stable Diffusion"是一种常用于处理图像生成任务的模型。在下面的文章中,我将指导你完成整个流程,并提供代码和注释,以便你能够轻松理解和实现。 整体流程 首先,让我们来看看整个流程的步骤。下面的表格将展示每个步骤以及需要执行的操作。
VAE模型在Diffusion Model里面并非必要的,VAE在Stable Diffusion中作为一种有效利用资源的方法,减少了图片生成的资源需求。下图是VAE的结构,其中c是一个可选的条件。 vae-structure.png VAE由Encoder和Decoder两个部分组成,首先需要输入x,经过Encoder编码后,得到(μ,σ),分别表示均值和方差,这两个变量可以确定一个分布...
稳定扩散 Stable Diffusion稳定扩散模型的原名是潜扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)。正如它的名字所指出的那样,扩散过程发生在潜在空间中。这就是为什么它比纯扩散模型更快。潜在空间首先训练一个自编码器,学习将图像数据压缩为低维表示。通过使用训练过的编码器E,可以将全尺寸图像编码为低维潜在数据(压缩数据)...
我们用下面的代码来加载模型,并对其针对固定输出形状进行优化,最后保存优化后的模型: fromoptimum.intel.openvinoimportOVStableDiffusionPipeline model_id ="./textual_inversion_output" ov_pipe =OVStableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id,export=True) ...