Unet通过编码器-解码器结构和跳跃链接的设计,能够充分利用不同层级的特征信息,从而提高图像分割的准确性。尤其是在边缘检测和细节保留方面,Unet有着明显的优势。 2.2 鲁棒性 Unet的跳跃链接能够帮助网络更好地适应不同尺度的目标。这使得Unet在处理具有不同尺度目标的图像时具有较好的鲁棒性。 2.3 可解释性 Unet的结...
Xt-1不就是我们逆向扩散推出的公式,Xt-1=μ+σZ,均值和方差都是已知的,唯一的未知噪声Z被Unet模型预测出来,εθ这个是指已经训练好的Unet, 采样图 为了方便理解,我分别画出文生图和图生图,如果使用stable diffusion webui画图的人一...
在人工智能和深度学习的迅猛发展下,图像生成技术已经取得了令人瞩目的进展。特别是,Stable Diffusion模型以其文本到图像的生成能力吸引了广泛关注。本文将深入探讨Stable Diffusion中一个关键技术——U-Net架构的应用,揭示它如何在生成细节丰富且与文本描述紧密相连的图像中发挥核心作用。
A tensor with all NaNs was produced in Unet. This could be either because there's not enough precision to represent the picture, or because your video card does not support half type. Try setting the "Upcast cross attention layer to float32" option in Settings > Stable Diffusion or using...
1. 什么是扩散(Diffusion)? 2. 扩散(Diffusion)是怎么能被稳定(Stable)控制的?(以文生图为例) 3. CLIP:我们输入的文字prompt是如何起作用的? 4. UNET:扩散模型的工作原理 5. 理解VAE的编解码过程 02 模型训练相关原理 1. 机器是如何认识图片的?
求助求助求助..这个报错是显卡精度设置的问题,首先,把你目录里中文字符都去掉。其次,用整合包的话,启动器的高级选项里,计算精度设置,开启UNet模型半精度优化和开启vae模型,半精度优化这两项都选中。
那这个语义信息怎么在生成图片的过程中使用呢?我们直接使用注意力机制在Unet内层层耦合。 图中每个黄色的小方块都代表一次注意力机制的使用,而每次使用注意力机制,就发生了一次图片信息和语义信息的耦合 文本编码器:A Transformer Language Model 自从2018年Bert发布以来,Transformer的语言模型就成了主流。Stable Diffusion起...
LatentDiffusion其实是DDPM的子类,DDPM类中定义了 DDPM noise schedule 的生成、DDPM 采样操作等方法。该类有一个model属性,为DiffusionWrapper实例对象,完成条件噪声预测。DiffusionWrapper类有两个比较重要的属性,一个是diffusion_model,为一个UNetModel的实例,本质上就是一个 UNet 模型,是核心模型,完成条件噪声预测,con...
1. 引言这是我关于 StableDiffusion学习系列的第四篇文章,如果之前的文章你还没有阅读,强烈推荐大家翻看前篇内容。在本文中,我们将学习构成StableDiffusion的第三个基础组件基于Unet的扩散模型,并针该组件的功…