由于KL-reg的权重系数非常小,实际得到latent的标准差还是比较大的,latent diffusion论文中提出了一种rescaling方法:首先计算出第一个batch数据中的latent的标准差,然后采用的系数来rescale latent,这样就尽量保证latent的标准差接近1(防止扩散过程的SNR较高,影响生成效果,具体...
Stable Diffusion(简称SD)是一个由Stability AI公司研发与其他研究者和合作者合作开发的,基于潜在扩散模型 Latent Diffusion Models(LDMs)的多模态领域(text-to-image)开源生成模型,能够根据给定的文本提示来合成高分辨率的图像 Stable Diffusion XL 而Stable Diffusion XL是在SD的基础上的一个二阶段的级联扩散模型(Laten...
2023年初,探索使用stable-diffusion生成固定角色多种动作。 罗培羽:stable-diffusion 生成同一人物不同动作的尝试(多姿势图)119 赞同 · 15 评论文章 2023年初,探索使用stable-diffusion生成固定角色多种动作。 罗培羽:stable-diffusion生成同一角色不同动作的尝试(IdentityNet算法篇)17 赞同 · 6 评论文章 再者,根据算...
比如我们采用开源的dreamlike-diffusion-1.0模型(基于SD v1.5精调的),其生成的图像效果在变尺寸上就好很多:另外一个参数是num_inference_steps,它是指推理过程中的去噪步数或者采样步数。SD在训练过程采用的是步数为1000的noise scheduler,但是在推理时往往采用速度更快的scheduler:只需要少量的采样步数就能生成不错的...
比如我们采用开源的dreamlike-diffusion-1.0模型(基于SD v1.5精调的),其生成的图像效果在变尺寸上就好很多: 另外一个参数是num_inference_steps,它是指推理过程中的去噪步数或者采样步数。SD在训练过程采用的是步数为1000的noise scheduler,但是在推理时往往采用速度更快的scheduler:只需要少量的采样步数就能生成不错的...
使用num_inference_steps参数,我们可以指定想要使用的步数。 我们将分别使用30、25、20和15步,来生成一系列图像。我们将使用默认值(50)作为比较基准。 pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained( 'stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0', use_safetensors=True, torch_dtype=torch.float16, variant='...
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。在Latent diffusion训练过程中，...
prompt = ["a photograph of an astronaut riding a horse"]height = 512 # Stable Diffusion默认高度width = 512 # Stable Diffusion默认宽度num_inference_steps = 100 # 去噪步骤数guidance_scale = 7.5 # 无分类器引导的规模generator = torch.manual_seed(32) # 种子生成随机噪声batch_si...
还可以使用num_inference_steps参数更改步骤的数量。一般来说,推理步骤越多,生成的图像质量越高,但生成结果需要更多的时间。如果你想要更快的结果,你可以使用更少的步骤。 下面的单元格使用与前面相同的种子,但步骤更少。注意一些细节,如马头或头盔,比前一张图定义得更模糊: ...
(model_id, subfolder="unet")# 4. 定义noise schedulernoise_scheduler = DDIMScheduler(num_train_timesteps=1000,beta_start=0.00085,beta_end=0.012,beta_schedule="scaled_linear",clip_sample=False, # don't clip sample, the x0 in stable diffusion not in range [-1, 1]set_alpha_to_one=False...