stable diffusion 模型基础知识DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Model) 模型结构 前向加噪过程(扩散过程) 逆扩散过程 算法概述 简易ddpm项目 理论基础: 背景 人工智能生成内容(AI Generated Content,AIGC),最近一年aigc相关的内容都非常火,其中文生图一类的模型关注也尤其的高,比如stable diffusion。 stable diffus...
解决AI画手的问题:EasyNegative (主要针对二次元模型使用),Deep Nagative(主要针对真人使用),需要把提示词放入负面提示词里 LoRa (Low-Rank Adaptation Models)低秩模型 类似于详细的描述一个东西,向 AI 传递特征准确,主体清晰的信息,让AI 可以创造出类似风格的图片,主要应用到游戏、动漫角色二次创作构建。 比如你可...
Stable diffusion(下面简称SD)是基于几十亿数量级的图像文本成对数据(LAION-5B该数据集由德国非营利组织LAION创建,受 Stability AI 组织资助),使用256个Nvida A100 GPU(AWS亚马逊),花费了150,000 GPU小时,耗资600,000美元训练出来的扩散模型(扩散模型工作原理可以查看我的另一篇文章)。 具体V1阶段的细节: 起始...
"/Users/zhouheng/code/stable-diffusion-webui/venv-torch-nightly/bin/python3.10" -m pip install svglib --prefer-binary 这时候再启动上面的stable diffusion,就不会报错了 3、下载两个插件 GitHub - dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN: Simplified Chinese translation extension for AUTOMATIC11...
根据官方统计，Stable Diffusion v1-5 版本模型的训练使用了 256 个 40G 的 A100 GPU（专用于深度学习的显卡，对标 3090 以上算力），合计耗时 15 万个 GPU 小时（约 17 年），总成本达到了 60 万美元。除此之外，为了验证模型的出图效果，伴随着上万名测试人员每天 170 万张的出图测试，没有海量的资源...
Stable Diffusion 的全模型微调过去既缓慢又困难，这也是 Dreambooth 或 Textual Inversion 等轻量级方法变得如此流行的部分原因。使用 LoRA，在自定义数据集上微调模型要容易得多。Diffusers 现在提供了一个 LoRA 微调脚本，可以在低至 11 GB 的 GPU RAM 中运行而无需借助到诸如 8-bit 优化器之类的技巧。这里展示...
在Stable Diffusion框架下，模型主要被划分为五大类别：首先是基础的Stable diffusion模型，它构成了整个框架的核心；其次是VAE模型，它为模型的生成提供了强大的支撑；而Lora模型则以其独特的学习方式，为模型的优化和改进贡献了力量。这些不同类型的模型，共同构成了Stable Diffusion的丰富模型体系。2.1 Stable diffusion...
本文用7个章节,帮你完整掌握 Stable Diffusion 模型的分类和使用方法。上期回顾:9700字干货!超全面的Stable Diffusion学习指南:文生图篇在本篇教程里,我会详细介绍Stable Diffusion的文生图方法。
python../scripts/convert_diffusers_to_original_stable_diffusion.py--model_path./dreambooth_baby--checkpoint_path dreambooth_baby.safetensors--use_safetensors LoRA(w Dreambooth) LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models ) 是一种轻量级的微调方法,通过少量的图片训练出一个小模型,然后和基础模...
LoRA模型全称是:Low-Rank Adaptation of Large Language Models,可以理解为Stable-Diffusion中的一个插件,仅需要少量的数据就可以进行训练的一种模型。在生成图片时,LoRA模型会与大模型结合使用,从而实现对输出图片结果的调整。 我们举个更容易懂的例子:大模型就像素颜的人,LoRA模型就如同进行了化妆、整容或cosplay,但...