1. Stable Diffusion文字生成图片过程 2. Stable Diffusion的改进一:图像压缩 3. Stable Diffusion的改进二:反向扩散过程 3.1 反向扩散细节:单轮去噪U-Net引入多头Attention(改进U-Net结构) Stable Diffusion完整结构 爆火的Midjourney 总结 参考 书籍推荐 打个小广告 ☻,知乎专栏《大模型前沿应用》的内容已经收录在...
“图生图”是 Stable Diffusion的 核心功能之一,它的主要能力是根据现有的图片 + 提示词生成新的改造图片,这在日常的工作和生活中都特别有用。 话不多说,让我们看看它都有什么神奇的魔法吧。 基本使用本节以生…
Stable Diffusion 是 Diffusion 扩散模型中最先进的模式( Diffusion 有一些早期版本,比如: 原始Diffusion、Latent Diffusion)。它采用了更加稳定、可控和高效的方法来生成高质量图像。在生成图像的质量、速度和成本上都有显著的进步,因此该模型可以直接在消费级显卡上
超详细stable diffusion论文解读,读完这篇再也不会学不懂了! 个人网站:https://tianfeng.space/ 一、前言(可跳过) hello,大家好我是 Tian-Feng,今天介绍一些stable diffusion的原理,内容通俗易懂,因为我平时也玩Ai绘画嘛,所以就像写一...
Stable Diffusion是一种潜在变量模型的扩散模型,由慕尼黑大学的CompVis研究团体开发的各种生成性人工神经网络,主要用于根据文本的描述产生详细图像。 Stable Diffusion的生图原理? 当我们谈论Stable Diffusion的生成图像原理时,可以将其比喻为一种“逐渐揭示”的过程。想象一下,我们有一张完全模糊的图像,就像是一团随机的颜...
Stable Diffusion 其实并不是 Stability AI 开发的产品，这款模型最初是由项目负责人 Robin Rombach 攻读博士学位的慕尼黑大学和另一个 AI 视频创企 runway 共同开发的开源模型项目 Latent Diffusion。而 Stability AI 最初只是为项目提供了计算资源，才取得了冠名权。而 2022 年，Stability AI 说服了负责人 Robin ...
稳定扩散 Stable Diffusion稳定扩散模型的原名是潜扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)。正如它的名字所指出的那样,扩散过程发生在潜在空间中。这就是为什么它比纯扩散模型更快。潜在空间首先训练一个自编码器,学习将图像数据压缩为低维表示。通过使用训练过的编码器E,可以将全尺寸图像编码为低维潜在数据(压缩数据)...
稳定扩散 Stable Diffusion 稳定扩散模型的原名是潜扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)。正如它的名字所指出的那样,扩散过程发生在潜在空间中。这就是为什么它比纯扩散模型更快。 潜在空间 首先训练一个自编码器,学习将图像数据压缩为低维表示。 通...
Stable Diffusion 中自带反推功能，可以通过将想要拆分的图像拖入反推，点击按钮来获得生成该图像的提示词。第一次使用可能会有些慢，需要稍等片刻。需要注意的是，这些提示词需要进行后期的优化，常用的方法是通过百度翻译后进行增删改，或者输入到 GPT 中进行优化，优化后将提示词放入相应的框内进行图像输出。②第二...