原始图像空间的Diffusion Model目标函数如下: \begin{equation}L_{DM}=E_{x,\epsilon \sim N(0,1),t}[\left \| \epsilon -\epsilon_{\theta }(x_t, t) \right \|_2^2 ] \end{equation} LDM:LDM的Diffusion Model是作用在潜在空间(latent space):z = \varepsilon (x) 那么在latent space的Dif...
3.在多种下游任务如:超分,inpaintning,img2img,txt2img,都有非常良好的表现, 可谓是平民福音,下面我们就详细介绍Stable-Diffusion的优化原理: 一句话总结: 核心创新点:通过构建latent-diffusion-model,解决了之前直接在高维度特征建立扩散模型带来的资源消耗和精度限制 ,在多类下游任务中都实现了State-of-the-art。
Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model,是预先训练好的Stable diffusion权重,用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。如果训练数据中从未出现过猫的图像,模型就无法生成猫的图像。同样,如果只用猫的图像来训练模型,它也只会生成猫的图像。
CLIP Skip是Stable Diffusion中用于图像生成的CLIP文本嵌入网络的一项功能,它表示跳过最后的几层。 CLIP是Stable Diffusion v1.5模型中使用的语言模型,它将提示中的文本标记转换为embedding。它是一个包含许多层的深度神经网络模型。CLIP Skip指的是要跳过多少个最后的层。在AUTOMATIC1111和许多Stable Diffusion软件中,CLIP...
1.1 Stable Diffusion 发展的历史 Stable Diffusion 这个模型架构是由 Stability AI 公司推于2022年8月由 CompVis、Stability AI 和 LAION 的研究人员在 Latent Diffusion Model 的基础上创建并推出的。其核心技术来源于 AI 视频剪辑技术创业公司 Runway 的首席研究科学家 Patrick Esser,以及慕尼黑大学机器视觉学习组的...
进入Stable Diffusion,点击image2image图生图功能,上传一张成图,下拉并运用controlnet插件。点击enable,处理器选择openpose,mode选择对应的openpose模型,点击【生成】按钮,系统就会参考骨骼结构在原图上更换姿势,生成新的图像 应用三:openpose Editor openpose Editor是一个非常使用的工具,也就是自定义人物姿势的编辑器,配...
最简单的话来说就是:它先将特征张量进行高斯噪声处理,整个过程就跟马尔科夫链有些类似,然后再将已经满是高斯噪声的张量一步步进行降噪处理,最后得到我们想要的图。 (ps:所有的推算均不展示,想了解的可以去看看原论文) 先看看前向传播过程: 这里的x0表示原始数据,就比如图中的修苟,可以看到越往后面,噪声越大,...
主模型(Main Model):也被称为Stable Diffusion Checkpoint,这是Stable Diffusion中的核心模型。所有的操作都基于主模型进行。主模型的后缀一般为.ckpt或.safetensors,体积较大,一般在2G-7G之间。 LoRA模型:LoRA是一种微调模型,主要用于控制画风、生成的角色以及角色的姿势等。LoRA的后缀为.safetensors,体积较主模型小...
Stable Diffusion是一种扩散模型(diffusion model)的变体,叫做“潜在扩散模型”(latent diffusion model; LDM)。扩散模型是在2015年推出的,其目的是消除对训练图像的连续应用高斯噪声,可以将其视为一系列去噪自编码器。Stable Diffusion由3个部分组成:变分自编码器(VAE)、U-Net和一个文本编码器。与其学习去噪图像数据...
【Diffusion Model】3小时跟着唐博由浅入深搞定Diffusion扩散模型原理详解!Stable Diffusion论文解读!共计5条视频,包括:Diffusion模型、【Stable Diffusion】 论文解读1 Abstract -、【Stable Diffusion】论文解读2 Introduction~1等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。