相较于其他 AI 绘画工具,Stable Diffusion 中的图生图并非单纯的喂参考图,而是可以在现有图片的基础上通过人工干预来实现更加稳定可控的图像重绘。 二、图生图工具解析 在WebUI 的功能导航栏中选择图生图模块,我们可以看到它的页面布局和文生图基本类似,同样有提示词输入框、操作按钮和参数设置项,不同的是这里多了提...
我们先从提示词开始吧,我们输入一段提示词a black and white striped cat(一条黑白条纹的猫),clip会把文本对应一个词表,每个单词标点符号都有相对应的一个数字,我们把每个单词叫做一个token,之前stablediffusion输入有限制只能75个单词(...
“图生图”是 Stable Diffusion的 核心功能之一,它的主要能力是根据现有的图片 + 提示词生成新的改造图片,这在日常的工作和生活中都特别有用。 话不多说,让我们看看它都有什么神奇的魔法吧。 基本使用本节以生…
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...
2. 加入条件机制,能够使用其他模态的数据控制图像的生成(上图中右侧灰色部分),其中条件生成控制通过Attention(上图中间部分QKV)机制实现。 3.2 LDM和DDPM对比 回顾DDPM:Diffusion Model(DDPM)训练过程就是训练UNet预测每一步的noise,从而逐步还原原始图像。原始图像空间的Diffusion Model目标函数如下: ...
文生图中,stable diffusion是直接生成了一个完全随机噪声图,然后再Reverse diffusion处理。 在stable diffusion中,Forward Diffusion添加的噪声强度是由Denoising strength决定的,如果Denoising strength为0,则一点噪声也不添加,如果为1,则图生图输入的图片就会变成文生图中完全随机噪声图,这个时候文生图 == 图生图,所以在...
Stable Diffusion模型作为一种强大的深度学习模型,通过训练大量的图像数据,可以生成高质量、多样化的新图像。 二、图生图技术原理 图生图技术的核心在于深度学习模型的训练和应用。Stable Diffusion模型通过训练大量的图像数据,学习图像中的特征、结构和风格等信息。在生成新图像时,模型会根据给定的图像和生成目标,利用学习...
1 图生图原理 当提示词不足以表达你的想法,或者你希望以一个更为简单清晰的方式传递一些要求的时候,可以给AI输入一张图片,此时图片和文字是相当的,都是作为一种信息输送给模型,让它拿来生成一张新的图片。模型可以从图片上获取更多的信息,原本的图片上记录的像素信息会在加噪和去噪的过程里被作为一种特征反映到...