至于Stable diffusion 是否真的抄袭 Latent diffusion 目前尚没有明确的结论,但一个不争的事实是,Stable diffusion 相对于 Latent diffusion 来说进步确实不多,可以说基本都集中在了算力基础大大提升、训练数据大大增加、数据质量大大改善等“大力出奇迹”上,而并非什么架构本质的升级换代。 但,到目前为止,我们使用的 ...
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。
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 打个小广告 ☻,知乎专栏《大模型前沿应用》的内容已经收录在新书《揭...
由于stable diffusion的模型训练使用的是768*768(2.0)分辨率的图,所以在生成图片时最好宽度和高度有一边是768,否则可能出现像两张图片拼接在一起的效果。 但是768的分辨率对于现在来说是不太够用的,这就需要高分辨率修复或者后期处理。 放大算法 Latent系列 在重绘幅度(denoising strength)低于0.5时会模糊,仅适用于重绘...
Stable Diffusion原理 此文为译文,原文见: https://stable-diffusion-art.com/how-stable-diffusion-work/ Stable Diffusion是一个深度学习模型,我们会深入解析SD的工作原理。 1. Stable Diffusio
我们先从提示词开始吧,我们输入一段提示词a black and white striped cat(一条黑白条纹的猫),clip会把文本对应一个词表,每个单词标点符号都有相对应的一个数字,我们把每个单词叫做一个token,之前stablediffusion输入有限制只能75个单词(...
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是一个基于深度学习的文本到图像生成模型。它通过对大量图像和对应文本的学习,能够根据输入的文本描述生成相应的高质量图像。Stable Diffusion常用于AI艺术创作、内容生成、广告设计等场景,对于需要高效生成图像的应用具有明显优势。 Stable Diffusion的优势是什么? Stable Diffusion 是一种基于扩散模型的生成...
当然,退回来讲,大家使用这种模型也要不忘初心,对吧。本来就是奔着初心来的,光辉系对提示词的敏感度非常灵敏,而且包含各种复杂动作,和场景体验,pony可以说就是一个傻子。而且pony coolsyo 5-31 12 目前sdxl是不是都不能应用openpose啊 永恒的裂痕 即时使用了controlnet的xl模型也不生效,而且生成时间非常长...