Stable Diffusion C4D Maya ... ♠、LoRA 训练 LoRA 训练简单主体(人物、动漫、面部等):至少要15张图片 LoRA 训练复杂主体(场景、建筑物等):至少要100+张图片 ♠、每张图片训练步数 每张步数:AI在训练时每张训练多少次,次数越多,细节越明显 每张训练步数:最少10步(但也不要过高) 二次元:10-16步(仅供...
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...
一,首先介绍一下训练 LoRA 的软件 在Stable Diffusion 的模型训练领域,目前专门训练LoRA模型的有两种工具: Kohya_ss 是目前比较主流的产生 LoRA 的工具。 Kohya_ss GUI 是一个独立于 Stable Diffusion WebUI 的开源的程序。它可以帮助训练 LoRA、Dreambooth 和Textual inversion 模型。(Github地址: github.com/b...
与最初的 V1 版本相比，Stable Diffusion 2.0 提供了许多重大改进和特性，具体表现在：Stable Diffusion 2.0 版本包含一个具有鲁棒性的文本 - 图像模型，在全新的文本编码器 (OpenCLIP) 上训练而成，与早期的 V1 版本相比，文本 - 图像模型大大提高了图像生成质量，可以生成默认分辨率为 512x512 像素和 768...
项目地址:https://github.com/Stability-AI/stablediffusion 可以说,这波更新速度够快的,就像网友说的,我从未见过任何技术发展如此之快。V1 还没整透彻,V2 就来了。 V1亮相之初,在Github 排行榜,Stable Diffusion 为所有软件中攀升至 10K star 最快的其中之一,在不到两个月的时间内飙升至 33K star。按照这个...
这次的Stable Diffusion 2.0版本,具有强大的文本到图像模型。 这个模型是由LAION在全新的文本编码器OpenCLIP训练的,跟1.0版本相比,它显著提高了生成图像的质量——这次的模型可以输出默认分辨率为512×512像素和768×768像素的图像。 使用Stable Diffusion 2.0生成的图像示例,分辨率为768x768 模型在Stability AI的DeepFlo...
指数移动平均(EMA)是指在Stable diffusion模型中,它表示最近训练步骤的平均权重,而不是最后一个训练步骤。 checkpoint model通常使用EMA权重来提高稳定性。EMA在计算机技术领域中被广泛应用,有助于提高模型的稳定性和可靠性。 Embedding Embedding是textual inversion的产物,是一种用于修改图像的小文件。
Stable Diffusion v1 和 v2 的训练数据也存在一些差异。对于Stable Diffusion v1,训练数据通常是基于大规模图像数据集的无监督训练,例如 ImageNet 数据集。而对于Stable Diffusion v2,为了提升生成图像的质量和多样性,可以采用更丰富和多样的训练数据,包括来自不同领域和风格的图像数据集。
这次的Stable Diffusion 2.0版本,具有强大的文本到图像模型。 这个模型是由LAION在全新的文本编码器OpenCLIP训练的,跟1.0版本相比,它显著提高了生成图像的质量——这次的模型可以输出默认分辨率为512×512像素和768×768像素的图像。 使用Stable Diffusion 2.0生成的图像示例,分辨率为768x768 ...
Stable Diffusion 是一个由文本生成图像(text-to-image)的生成模型(Generative mode)。输入一段文字提示(prompt),输出一段匹配这段文字的图像。 训练过程中,我们先对输入的图像不断添加噪声,如下图所示。如果能把这个过程反过来,由一张完全是噪声的图像,一点点去除噪声得到原始的图像(当然是在模型以及 prompt text...