Stability Al改进了Latent diffusion,新模型叫做 Stable Diffusion。改进点包括: 训练数据:Latent diffusion是采用laion-400M数据训练的,而Stable diffusion是在laion-2B.en数据集上训练的,明显后者用了更多的训练数据,而且后者也采用了数据筛选来提升数据质量,比如去掉有水印的图像以及选择美学评分较高的图像 text-encod...
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(...
也就是说,先把图像x通过\mathcal{E}进行编码,再进行Diffusion Process 2.2、条件生成 如果你用过Stable Diffusion。就必然知道它可以进行条件生成。那么该如何把条件引入Diffusion里面呢?在Diffusion系列里面,我其实从没有讲过如何进行条件生成。 其实进行条件生成有一个很简单的理解方式。那就是直接采用下面的损失函数 ...
例如,在图像处理中,可以利用图生图技术对旧照片进行修复和美化,提高照片的质量和视觉效果;在游戏设计中,可以利用图生图技术生成多样化的游戏场景和角色,丰富游戏的内容和体验;在虚拟现实领域,可以利用图生图技术生成逼真的虚拟场景和物体,提高虚拟现实的沉浸感和真实感。 五、总结和展望 图生图技术作为Stable Diffusion模...
Stable Diffusion是一个深度学习模型,我们会深入解析SD的工作原理。 回到顶部 1. Stable Diffusion能做什么 直白地说,SD是一个text-to-image模型,通过给定text prompt(文本提示词),它可以返回一个匹配文本的图片。 回到顶部 2. Diffusion 模型 Stable Diffusion属于深度学习模型里的一个类别,称为diffusion models(扩散...
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 图生图原理 Stable Diffusion:https://aws.amazon.com/cn/campaigns/aigc/solutions/...
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...
如下图演示的就是以prompt为**a red flower**做扩散的过程,从最开始的灰色噪点块、逐渐去噪到最终的清晰的过程: 2.扩散(Diffusion)是怎么能被稳定(Stable)控制的? 我们以文生图为例,给大家看一下Stable Diffusion的原理: 这里的过程,大家可以把它抽象理解为一个大函数Fsd(prompt),即:我们输入一段自然语义promp...