1. 原理 Sampling method即采样方法或采样器。 Sampling steps即采样步数。 为了生成图像,Stable Diffusion首先在潜在空间中生成完全随机的图像。然后噪声预测器估计图像的噪声。从图像中减去预测的噪声。这个过程重复十几次。最后,你会得到一个干净的图像。 这个去噪过程称为采样,采样所采用的方法就称为采样方法或采样...
选择绘画模型(Stable Diffusion checkpoint)►图生图(img2img)►填写正向提示词(Prompt)►填写反向提示词(Negative prompt)►选择采样器(一般选择DPM++ 2M Karras)►设置采样步骤(一般设置30)►设置长宽(Width / Height,推荐 1024 * 1536)►点击生成(Generate) 将上传一张图片到图生图中,进行测试一下,...
潜在一致性模型(LCM)是一种新型的Stable diffusion模型。 LCM LoRA是一种经过LCM方法训练的LoRA。这种LoRA可以与任何检查点模型一起使用,以加快生成速度。 潜在扩散模型(LDM) The latent Diffusion Model 潜在扩散模型(LDM)是一种人工智能模型,它能够在潜在空间中执行扩散。 LMS The Linear Multi Step method 线性多...
stable difusion sampling methodStable Diffusion使用的sampling method是一种基于扩散模型实现的生成画像的算法,具体过程是从一张满是噪点的图开始,一点一点地向目标(prompt)“扩散”靠近。这就是扩散采样器的工作方式。简单地说,这些采样器是一种算法,它在每一步之后将生成的图像与文本提示符要求的图像进行比较,然后...
Stable Diffusion的模型架构 采样方法和采样步数 1. 原理 「Sampling method」即采样方法或采样器。 「Sampling steps」即采样步数。 为了生成图像,Stable Diffusion首先在潜在空间中生成完全随机的图像。然后噪声预测器估计图像的噪声。从图像中减去预测的噪声。这个过程重复十几次。最后,你会得到一个干净的图像[1]。
第一、Stable Diffusion 文生图 如图所示 Stable Diffusion WebUI 的操作界面主要分为:模型区域、功能区域、参数区域出图区域。 txt2img 为文生图功能,重点参数介绍: 正向提示词: 描述图片中希望出现的内容 反向提示词: 描述图片中不希望出现的内容 Sampling method:采样方法,推荐选择 Euler a 或 DPM++ 系列,采样...
●Sampling method:为采集方法,常用的有以下两种: ○写实风格:DPM++ SDE Karras ○偏动漫风格:DPM++ 2M Karras ●Sampling steps:为迭代步数。迭代步数越高,最终生成图片的清晰度和画质则越好,但是当迭代部署到达一定阈值之后,提升的性价比就越来越低。
1.打开stable-diffusion-webui,如果没有安装好的请先安装好。 2.在txt2img(文生图)最下面找到script下拉框,然后选择xyz plot,然后你会发现,选中之后,下面会出现一堆的东西。 3.在prompt区域输入你要画的东西。比如 Postive prompt 正面提示词: best quality, masterpiece, ultra detailed, ...
Sampling Steps(采样步数):扩散模型的工作方式是从随机高斯噪声向符合提示的图像迈出小步。这样的步骤应该有多少个。更多的步骤意味着从噪声到图像的更小、更精确的步骤。增加这一点直接增加了生成图像所需的时间。回报递减,取决于采样器。 Sampling method(采样器):使用哪种采样器。Euler a(ancestral 的简称)以较少...
Sampling Steps（采样步数）：扩散模型的工作方式是从随机高斯噪声向符合提示的图像迈出小步。这样的步骤应该有多少个。更多的步骤意味着从噪声到图像的更小、更精确的步骤。增加这一点直接增加了生成图像所需的时间。回报递减，取决于采样器。Sampling method（采样器）：使用哪种采样器。Euler a（ancestral 的简称）以...