y为控制生成的条件,Stable Diffusion中代表文本 z为根据条件生成的向量 与其他类型的生成模型类似,扩散模型原则上能够对形式为p(z|y)的条件分布进行建模,这可以通过条件去噪自动编码器\epsilon_\theta (z_t,t,y)来实现,这样就可以实现比如通过文本y来控制z的生成(text-to-image),同样的,如果y为图像,也可以实现...
模型链接:stable-diffusion-xl-base-1.0 SD论文:《High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》 Stable Diffusion(简称SD)是一个由Stability AI公司研发与其他研究者和合作者合作开发的,基于潜在扩散模型Latent Diffusion Models(LDMs)的多模态领域(text-to-image)开源生成模型,能够根据给定的文本提示...
Stable Diffusion API 的文生图(Text to Image)端点允许你写正面提示词和负面提示词,正面提示词是针对你希望在图像中看到的内容,负面提示词是通过列出你不希望在生成的图像中看到的内容来完善你的描述。本文来介绍一下 Stable Diffusion API 中文生图(Text to Image)端点的使用,详情见下文。 Stable Diffusion API ...
Diffusion模型如谷歌的Imagen以及Open AI的DALL-E都是在像素空间的,他们使用了一些技巧让模型运行更快,但是仍不够快。 4.1. Latent diffusion模型 Stable Diffusion便是用于解决速度问题的,它是一个latent diffusion model(潜扩散模型)。其方式是将图片压缩到一个“潜空间”(latent space)中,而不是在高维的图片空间...
Text-To-Image Diffusion Model 记忆化的定义 首先本文先正式定义记忆化,然后再与现有的定义进行比较: 定义:如果在采样时存在一个prompt,在该prompt的指导下,模型生成的样本与训练样本 𝑥 几乎完全相同的概率显著,则称训练样本 𝑥 被记忆化。所谓几乎完全相同并不意味着字面上完全相同或在文件系统中逐字节匹配。
文生图(Text to Image) 需要提示词,画面控制主要靠提示词 图生图(Image to Image) 需要提示词,图片辅助提示词进行画面控制 配置 【核心】:Stable Diffusion WebUI(SD WebUI) 前置软件安装 安装Python,CUDA, Git 安装WebUI本体(Github) 在浏览器使用WebUI ...
Text-To-Image Diffusion Model 在本文将研究的条件扩散模型实例中,即文本到图像扩散模型中,为了获得语义上有意义的条件 ?,首先将输入prompt进行token化,并投影到一系列连续的token embedding 中,其中 ? 是token的数量。然后,通过预训练的图像-文本模型(例如 CLIP或语言模型,例如 T5)将token embedding进一步编码为条件...
在超算互联网平台上,首先需要开启Stable Diffusion 2.1的AI推理服务。登录平台后,选择Stable Diffusion 2.1 AI推理服务。 0元购买,点击去使用。 进入NoteBook。 NoteBook里我们可以直接点击启动键运行我们的代码。 2. 安装模型运行所需模块 在服务启动后,进入你的工作环境,安装Stable Diffusion运行所需的模块和依赖库。
模型文件的后缀名有很多种，比如常用的 Stable Diffusion 大模型文件名后缀一般是 .safetensors和 .ckpt...
文生图( Text-to-Image)背后的原理简介,目前大部分可以使用的文生图应用都使用Stable Diffusion模型进行图像合成 #人工智能 #stablediffusion #研究生日常 #一种很新的po图方式 #ai绘画 - dhhx于20230730发布在抖音,已经收获了2.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!