Stable Diffusion是2022年发布的深度学习文本到图像生成模型,它主要用于根据文本的描述产生详细图像,尽管它也可以应用于其他任务,如内补绘制、外补绘制,以及在提示词(英语)指导下产生图生图的翻译。 根据维基百科的描述可以得知,Stable Diffusion主要用于文本生成图像的深度学习模型,也就是常说的txt2img的应用场景中:通过...
应用广泛:Stable Diffusion在图像生成、图像修复和增强、图像去噪等领域有广泛的应用。它可以用于艺术创作、电影特效、游戏开发等领域。 缺点: 计算资源需求高:Stable Diffusion的训练和生成过程可能需要大量的计算资源和时间。特别是对于复杂的模型和大规模的数据集,需要更强大的计算能力。 超参数调优:Stable Diffusion的性...
Stable-Diffusion-Webui是一个开源项目,提供了基于 Web 界面来使用 Stable Diffusion 模型的图片生成工具,其功能丰富,提供美术人员用可视化、低代码的方式控制参数、选用各类插件和风格模型进行美术图像生成,例如原始的文生图/图生图、局部修复、外部扩展、颜色轮廓图、提示词矩阵、图片上采样、注意力机制、环路(多轮图生...
Stable diffusion 开源了预训练好的权重:the CompVis organization at Hugging Face,可以直接拿来做下游任务: 平台:AutoDL 显卡:RTX 3090 24G 镜像:PyTorch 1.11.0、Python 3.8(ubuntu20.04)、Cuda 11.3 源码:https://github.com/CompVis/stable-diffusion Hugging Face 上提供了预训练好的不同版本的 checkpoints,以...
Stable Diffusion是一种用于图像生成的人工智能技术。它可以根据文本描述生成相应的图像。 Stable Diffusion 是基于 Transformer 语言模型的开源技术。它使用大型图像-文本数据集进行预训练,可以将图像与自然语言进行翻译,根据图像或文本描述生成新的图像。 Stable Diffusion 的主要特点有: ...
导读:Stable Diffusion能够通过文本 prompt 生成图像,执行图像的超分辨率、风格迁移、图像修复等任务,随着影响力逐渐变大,基于Stable Diffusion 二次开发应用会越来越多。当然,它最牛叉在,它不仅是一个开源模型,而且能够在消费级GPU上就能运行,关键是效果还不错,相比AIGC的明星产品DALL-E 2,Stable Diffusion是一项普通...
Stable-Diffusion-v1–5从Stable-Diffusion-v1–2恢复 - 在“laion-aesthetics v2 5+”上进行了595k步的512x512分辨率训练,并将文本条件下降了10%,以改善分类器自由引导采样。 Realistic Vision 和 DreamShaper 模型Realistic Vision模型库利用 Stable Diffusion 模型权重,确保了安全和稳定的模型分发。另一方面,Dream...
Stable Diffusion简介 Stable Diffusion是一种用于图像生成的模型,它可以生成高质量的图像。下面我将逐个介绍。 1. Stable Diffusion是一种基于概率的生成模型,它通过学习数据的概率分布来生成新的样本。与传统的生成模型相比,Stable Diffusion具有更好的稳定性和生成效果。它采用了扩散过程的思想,通过逐步迭代地将噪声...