Stable Diffusion是一种基于变分自编码器(VAE)的深度学习模型,其作用主要是用于文本生成图像。 具体来说,VAE是一种生成模型,可以学习到数据的潜在表示空间,并将其用于生成新的数据样本。Stable Diffusion 的 VAE 模型在训练过程中会学习到一组潜在变量,这些潜在变量可以捕捉到图像中丰富的语义和结构信息。在生成新的图...
最后基于Patch的对抗训练策略,使用PatchGAN的判别器对VAE模型进行对抗训练,通过优化判别器损失,来提升图像的局部真实性(纹理和细节)与清晰度。 <3> PatchGAN Loss PatchGAN是GAN系列模型的一个变体,其判别器架构不再评估整个生成图像是否真实,而是评估生成图像中的patch是否真实。 具体来说,PatchGAN的判别器接收一张...
简介 框架 推理过程 各组件解释 Autoencoder (VAE) U-Net Text Encoder 参考文献 简介 Stable Diffusion是一种文本到图像的潜在扩散模型(Latent Diffusion Model),能够在给定任何文本输入的情况下生成逼真的图像,出品于CompVis,Stability AI和LAION。Stable Diffusion可以通过在较低维的latent space上应用扩散过程,而非...
Checkpoint 模型的常见训练方法叫 Dreambooth，该技术原本由谷歌团队基于自家的 Imagen 模型开发，后来经过适配被引入 Stable Diffusion 模型中，并逐渐被广泛应用。为了方便大家更好的理解各个模型之间的差异，我针对每种模型的训练过程整理了以下的示意图，下面是 Dreambooth 训练模型的过程：简单介绍下 Dreambooth 训练模...
stable diffusion模型详解之主模型和VAE模型#ai绘画 #ai #stablediffusion #插画 #有ai就有无限可能 #aigc一步之遥 - AI绘画小站于20230402发布在抖音,已经收获了5.0万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
在Stable Diffusion中，VAE（变分自编码器，Variational Autoencoder）而非WAE被用来增强图像的质量和细节。Stable Diffusion是一种基于扩散过程的生成模型，用于生成高质量、高分辨率、逼真的图像。VAE在Stable Diffusion中起到的作用是帮助模型生成颜色更鲜艳、细节更锋利的图像。VAE通过学习和理解输入数据（例如图像）的...
所以看起来，Stable Diffusion的压缩图和原图相比，差别不大。如果再进一步具体而言的话，Stable Diffusion这种潜在扩散模型有三个主要组成部分：VAE （Variational Auto Encoder，变分自编码器），U-Net，和文本编码器 （Text-encoder）。不过在这项压缩图像的测验中，文本编码器没什么用。发挥主要作用的还是VAE，它由两...
VAE作为Stable Diffusion模型中的重要组成部分,在图像生成和编辑中发挥着举足轻重的作用。通过深入理解VAE的工作原理和作用机制,我们可以更好地利用这一工具来优化图像生成的质量。同时,借助千帆大模型开发与服务平台等先进工具的支持,我们可以更加高效地实现VAE的优化和应用。 在未来的发展中,随着AI技术的不断进步和应用...
stable diffusion模型是Stability AI开源的一个text-to-image的扩散模型，其模型在速度与质量上面有了质的突破，玩家们可以在自己消费级GPU上面来运行此模型，本模型基于CompVis 和 Runway 团队的Latent Diffusion Models，https://github.com/CompVis/stable-diffusionhttps://github.com/CompVis/latent-diffusion stable...
如果你的Stable-Diffusion-WebUI界面中,没有看到这个入口,可以点击“设置”,找到“用户界面”,在快捷设置列表中补充上“sd_vae”,然后重启webui界面即可。 我们进入正题,接下来我们用angthing-v4.5模型来测试VAE对于图片的效果的对比。图1为未添加VAE模型的效果,图2为添加了VAE模型的效果。从图片对比可以看出来,添加...