具体来说，Stable Diffusion的主要组成部分包括：文本嵌入器（Text Embedder）、噪声生成（Noise Generation）、去噪神经网络（Denoising Neural Network，aka UNet），以及图像解码器（Image Decoder）。如下图所示：Stable Diffusion中主要组件及其相互作用的示意图 下面，我们分别介绍一下这几个组成部分，各部分间的关系参...
研究人员表示,当用文本提示进行推理时,这个过程包含根据所需的文本描述,应用额外条件来指导反向扩散。 具体来说,Stable Diffusion 的主要组成部分包括:文本嵌入器(Text Embedder)、噪声生成(Noise Generation)、去噪神经网络(Denoising Neural Network,aka UNet),以及图像解码器(Image Decoder)。 如下图所示: Stable Diff...
^DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generationhttps://dreambooth.github.io/ ^Setting the learning rate of your neural networkhttps://www.jeremyjordan.me/nn-learning-rate/ ^[Dreambooth] I compared all learning rate schedulers so you don't have tohttps:/...
图(a)是之前stable diffusion的输出, 图(b)和图(a)的区别在于添加了ControlNet的结构, 具体而言是将neural network block复制了一份, 作为trainable copy,并且neural network block的网络参数会被冻结住。而且trainable copy前后会有zero convolution,zero convolution其实是1*1的卷积。最后会将neural network block和t...
The ControlNet clones the weights of a large diffusion model into a "trainable copy" and a "locked copy" Step2: 将得到的两个模型按照下图的模式一起训练,其中可训练模型中的 Decoder 结构是“零卷积”结构 The trainable and locked neural network blocks are connected with an unique type of convoluti...
在过去五年中，OpenVINO 集成了许多高性能推理的特性。其一开始为计算机视觉模型设计，现今仍在许多模型的推理性能上取得最佳表现，包括 Stable Diffusion。然而，对资源有限型的应用，优化 Stable Diffusion 远不止运行时的。这也是 OpenVINO NNCF(Neural Network Compression Framework) 发挥作用的地方。在本博客中，我们将...
DPM-Solver++: Fast Solver for Guided Sampling of Diffusion Probabilistic Models AI and ML Accelerator Survey and Trends Large-batch Optimization for Dense Visual Predictions ArXiv Weekly Radiostation：NLP、CV、ML 更多精选论文（附音频）论文 1：Closed-form Continuous-time Neural Networks 作者：Ramin ...
The ControlNet clones the weights of a large diffusion model into a "trainable copy" and a "locked copy" Step2: 将得到的两个模型按照下图的模式一起训练,其中可训练模型中的Decoder结构是“零卷积”结构 The trainable and locked neural network blocks are connected with an unique type of convolution...
在开始部署Stable Diffusion之前，我们需要确定所需的软件环境。常见的包括：Python、NumPy、SciPy、Pillow、Matplotlib、PyTorch、CUDA、cuDNN–Deep Neural Network library等一系列软件等。同时，我们还需要根据自身的电脑配置和需求进行相关的选择和调整。第二步：安装CUDA和cuDNN Stable Diffusion需要支持GPU，因此需要我们...
在过去五年中,OpenVINO集成了许多高性能推理的特性。 其一开始为计算机视觉模型设计,现今仍在许多模型的推理性能上取得最佳表现,包括Stable Diffusion。然而,对资源有限型的应用,优化 Stable Diffusion 远不止运行时的。这也是 OpenVINONNCF(Neural Network Compression Framework) 发挥作用的地方。