在stable diffusion 采样阶段,① 首先用文本提示词作为指导条件,利用条件采样对图像进行去噪;② 采样器使用无条件采样对同一图像进行去噪,这里不使用文本指导,但它仍然会扩散到某一个图像,比如说下面的篮球或者红酒杯(它可以是任何随机主体);③ 扩散过程中实际上是计算条件采样和无条件采样的差异,并按照采样步数重复这...
在stable diffusion 采样阶段,① 首先用文本提示词作为指导条件,利用条件采样对图像进行去噪;② 采样器使用无条件采样对同一图像进行去噪,这里不使用文本指导,但它仍然会扩散到某一个图像,比如说下面的篮球或者红酒杯(它可以是任何随机主体);③ 扩散过程中实际上是计算条件采样和无条件采样的差异,并按照采样步数重复这...
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在stable diffusion 采样阶段,① 首先用文本提示词作为指导条件,利用条件采样对图像进行去噪;② 采样器使用无条件采样对同一图像进行去噪,这里不使用文本指导,但它仍然会扩散到某一个图像,比如说下面的篮球或者红酒杯(它可以是任何随机主体);③ 扩散过程中实际上是计算条件采样和无条件采样的差异,并按照采样步数重复这...
在Stable Diffusion的提示词输入中，大家都会看见右上角的0/75的字数统计。这是什么意思呢？此处的75代表：Stable Diffusion会将提示词按每75token（token 通俗理解就是输入的字符个数，1个字母/1个符号/1个空格都代表 1个 token）强制分为1组，同一组内，元素的位置和顺序不会影响权重差异，但会影响最终效果。...
Stable Diffusion是一种潜在的文本到图像扩散模型,能够生成逼真的图像,只需任何文本输入,就可以自主自由创造漂亮的图像,使众多不会拍照的人在几秒钟内创造出惊人的图片。StableDiffusion可以生成不同的图片风格,比如:Anime 动画,realistic 写实,Landscape 风景,Fantasy 奇幻,Artistic 艺术。 还有很多其他的风格,都可以在网...
设置训练使用的 Stable Diffusion 大模型,“Model Quic Pick”这里可以选择一些 SD 的基础大模型,训练的时候会先去 HuggingFace 下载,不过我实际测试跑不同,所以这里选择 custom,然后自己上传一个模型,因为训练图片是真实世界的狗子,所以这里使用了realisticVisionV51(使用AutoDL镜像的同学不用再上传,已经内置了),这是...
latent diffusion论文中实验了不同参数下的autoencoder模型,如下表所示,可以看到当较小和较大时,重建效果越好(PSNR越大),这也比较符合预期,毕竟此时压缩率小。 论文进一步将不同的autoencoder在扩散模型上进行实验,在ImageNet数据集上训练同样的步数(2M steps),其训练过程...
stable diffusion 对提示词的潜规则。 参数的定义和模型的应用。 提示词的高级技巧 A4000显卡,SDWebUI原创生成 接下来作者将通过一个实际案例来介绍一下如何清晰又高效的书写提示词。为了保障案例的准确性,作者将使用同一大模型,同一参数进行介绍(可能导致部分图的细节可能出现崩图的现象) ...
为了帮助用户高效率、低成本应对企业级复杂场景,函数计算团队正式推出 Stable Diffusion API Serverless 版解决方案,通过使用该方案,用户可以充分利用 Stable Diffusion +Serverless 技术优势快速开发上线 AI 绘画应用,期待为广大开发者 AI 绘画创业及变现提供思路。