让我们从训练阶段开始,可能你们发现少了VAEdecoder,这是因为我们训练过程是在潜空间完成,decoder我们放在第二阶段采样阶段说,我们所使用的stablediffusion webui画图通常是在采样阶段,至于训练阶段,目前我们大多数普通人是根本完成不了的,它所...
VAE 全称 Variational Auto Encoder (变分自编码器),是 stable diffusion 整个模型算法的组成部分之一,位于运作流程的末端,作用是让 stable diffusion 生成的图像颜色更鲜艳、细节更锐利;同时也能在一定程度上改善局部细节的生成质量,如手部、服装、脸部等,我们可以简单地把它理解为一种“滤镜”。 2)如何判断是否需要...
首先在huggingface下载stable-diffusion-2版本: https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2 并放入目录stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/ 下: wgethttps://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2/resolve/main/768-v-ema.ckpt 然后即可在web UI里进行使用。 6.1. 使用SD 2.0 由于...
Stable Diffusion WebUI是一个基于gradio架构的AI绘画框架,不仅支持Stable Diffusion的最基础的文生图、图生图以及图像inpainting功能,还支持Stable Diffusion的很多拓展功能,很多与Stable Diffusion相关的拓展应用都可以用插件的方式安装在Stable Diffusion WebUI上,非常方便实用。 Stable Diffusion WebUI界面 得益于新手友好的...
1)VAE 简介 VAE 全称 Variational Auto Encoder (变分自编码器),是 stable diffusion 整个模型算法的组成部分之一,位于运作流程的末端,作用是让 stable diffusion 生成的图像颜色更鲜艳、细节更锐利;同时也能在一定程度上改善局部细节的生成质量,如手部、服装、脸部等,我们可以简单地把它理解为一种“滤镜”。
Stable Diffusion是一款功能异常强大的AI图片生成器。它不仅支持生成图片,使用各种各样的模型来达到你想要的效果,还能训练你自己的专属模型。 WebUI使得Stable Diffusion有了一个更直观的用户界面,更适合新手用户。 但是,国内复杂的网络环境使得Stable Diffusion的安装变得比较麻烦,下载模型与调试问题也会比较费事。网上的信...
本篇文章聊聊Stable Diffusion生态中呼声最高、也是最复杂的开源模型管理图形界面 “stable-diffusion-webui” 中和 VAE 相关的事情。 写在前面 Stable Diffusion 生态中有一个很重要的项目,它对于 SD 生态繁荣做出的贡献可以说居功至伟,自去年八月下旬推出后,至今狂揽近十万颗 Stars,足以说明社区用户对它的认同和感...
本篇文章聊聊 Stable Diffusion 生态中呼声最高、也是最复杂的开源模型管理图形界面 “stable-diffusion-webui” 中和 VAE 相关的事情。 写在前面 Stable Diffusion 生态中有一个很重要的项目,它对于 SD 生态繁荣做出的贡献可以说居功至伟,自去年八月下旬推出后,至今狂揽近十万颗 Stars,足以说明社区用户对它的认同...
1. Variational Autoencoder(VAE) 是一种用于生成模型的神经网络结构，通过学习数据的潜在表示来生成新的数据。在 Stable Diffusion 中，它被用作概率编码器（Encoder）和解码器（Decoder）。VAE 通过将输入数据映射到潜在空间中进行编码，然后将编码的向量与潜在变量的高斯分布进行重参数化，以便可以直接从潜在空间中...
那么VAE在哪里?我们可以在Stable-Diffusion-WebUI界面中,最顶部Stable-Diffusion模型右侧看到VAE模型的选择入口。 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。