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。
由于Stable Diffusion v1是在512 x 512的图片上进行的fine tune,所以若是生成超过512 x 512 大小的图片时,会导致有重复的对象。例如生成的人物有“双头”问题。如果一定要用v1版本,则至少先保持512像素,然后在使用AI upscaler工具生成更高的分辨率。 4.4. 为什么潜空间是合理的 为什么VAE可以压缩一张图片到非常小...
stable diffusion model是扩散模型比较有名的一个变体了,简单来说,与扩散模型对比,可以理解成stable diffusion model就是在latent space上的diffusion model,它只是在扩散模型前后加了一个编码器和解码器,先用编码器把图片压缩成比较小尺寸的latent data,然后把这个latent data当作扩散模型的输入,经过扩散模型之后的输出...
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)...
在Stable Diffusion webUI中安装和使用models 要在web GUI中安装模型,可以从C站或者其他的网站上下载对应的模型,并将checkpoint模型文件放在以下文件夹中: stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/ 然后点击左侧顶部checkpoint下拉框旁边的刷新按钮。
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...
使用 Checkpoint 模型的方法也很简单，我们下载好模型文件后，将其存放到 Stable Diffusion 安装目录下\models\Stable-diffusion 文件夹中。如果你是在 WebUI 打开的情况下添加的新模型，需要点击右侧的刷新按钮进行加载，这样就能选择新置入的模型了。2. Embeddings 介绍完了主模型，下面我们再看看各种扩展模型，首先是...
Stable Diffusion WebUI在初次启动时,若放模型的资料夹( models/Stable-diffusion)为空,则会自动下载原始版的Stable Diffusion v1.5模型。 但是,不同人玩AI生图有不同的需求,以写实风格为主的Stable Diffusion模型可能无法满足所有人。这里推荐一些不错的模型。
回归基础，stable diffusion基本概念介绍(一)在当今科技的蓬勃发展中，生成式人工智能（AI）正变得异常炙手可热。无论是在绘画领域还是大语言模型和语音方向，生成式AI都展现出了令人惊叹的能力。其多样化的应用领域让人们为之着迷，从艺术创作到语言交流，无所不包。随着技术的不断进步，生成式AI正以其引人入胜的...
[3] N. A. Sergios Karagiannakos, “How diffusion models work: The math from scratch,” AI Summer, 29-Sep-2022. [4] L. Weng, “What are diffusion models?,” Lil’Log, 11-Jul-2021. [5] A. Seff, “What are diffusion models?,” YouTube, 20-Apr-2022. [6] Outlier, “Diffusion...