1. Stable Diffusion 3和FLUX.1资源 2. 深入浅出完整解析DiT(Diffusion Transformer)核心基础知识 2.1 通俗易懂全面理解DiT模型架构 2.2 输入图像的Patch化(Patchify) 2.3 通俗易懂深入理解DiT Block模块 3. Stable Diffusion 3核心基础内容 3.1 Stable Diffusion 3整体架构初识 3.2 VAE模型(包含详细图解) 3.3 MM...
6:Stable Diffusion WebUI forge加载扩展提示错误URLError: <urlopen error [Errno 11001] getaddrinfo failed>? UI:Stable Diffusion WebUI forge 原问题:老师,加载扩展后一直这样,URLError: <urlopen error [Errno 11001] getaddrinfo failed>,请问怎么解决? 问题所在章节:5-16 Stable diffusion webui forge版本...
#1.Load the autoencoder model which will be used to decode the latents into image space.vae=AutoencoderKL.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4",subfolder="vae") #2.Load the tokenizer and text encoder to tokenize and encode the text.tokenizer=CLIPTokenizer.from_pretrained("openai/...
在博客中，Stability AI 公布了打造 Stable Diffusion 3 的两项关键技术：Diffusion Transformer 和 Flow Matching。Diffusion Transformer Stable Diffusion 3 使用了类似于 OpenAI Sora 的 Diffusion Transformer 框架，而此前几代 Stable Diffusion 模型仅依赖于扩散架构。Diffusion Transformer 是 Sora 研发负责人之一 Bil...
Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型,由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员和工程师创建。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。使用这个模型,可以生成包括人脸在内的任何图像,因为有开源的预训练模型,所以我们也可以在自己的机器上运行它,如下图所示。
Stable Diffusion 3，它终于来了！足足酝酿一年之多，相比上一代一共进化了三大能力。来，直接上效果！首先，是开挂的文字渲染能力。且看这黑板上的粉笔字：Go Big or Go Home（不成功便成仁），这个倒是杀气腾腾啊～路牌、公交灯牌的霓虹效果：还有刺绣上“勾”得快要看到针脚的“晚安”：作品一摆出，网友就大...
在训练autoencoder过程中,除了采用L1重建损失外,还增加了感知损失(perceptual loss,即LPIPS,具体见论文The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric)以及基于patch的对抗训练。辅助loss主要是为了确保重建的图像局部真实性以及避免模糊,具体损失函数见...
在训练autoencoder过程中,除了采用L1重建损失外,还增加了感知损失(perceptual loss,即LPIPS,具体见论文The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric)以及基于patch的对抗训练。辅助loss主要是为了确保重建的图像局部真实性以及避免模糊,具体损失函数见latent diffusion的loss部分。同时为了防止得到...
Transformer技术是，当前生成式AI革命的核心，广泛应用于文本生成模型中。而图像生成技术，则主要基于Diffusion模型。Sora作者之一William和谢赛宁，在这篇论文中共同提出了Sora的基础架构。论文地址：https://arxiv.org/abs/2212.09748 这篇详细介绍DiTs的论文指出，这种基于扩散模型的新架构，可以用在图像patch上运行的...
text_encoder: Stable Diffusion使用CLIP，其他扩散模型可能使用其他编码器如BERT。tokenizer: 它必须与text_encoder模型使用的标记器匹配。scheduler: 用于在训练过程中逐步向图像添加噪声的scheduler算法。U-Net: 用于生成输入的潜在表示的模型。VAE：我们将使用它将潜在的表示解码为真实的图像。可以通过引用组件被保存的...