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 目前主要用于娱乐与创意,但未来有望在更广范围内应用于设计、教育、医学等领域。它代表了 AI 生成式创作的最新进展,值得关注和探索。 Stable Diffusion 是基于 Transformer 语言模型的。具体来说,它使用了 OpenAI's CLIP model 和 Diffusion models。 CLIP model 是一种图像-文本嵌入方法,可以将图像...
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 是 CompVis、Stability AI、LAION、Runway 等公司研发的一个文生图模型,将 AI 图像生成提高到了全新高度,其效果和影响不亚于 Open AI 发布 ChatGPT。Stable diffusion 没有单独发布论文,而是基于 CVPR 2022 Oral —— 潜扩散模型 (Latent Diffusion Model, LDM)。
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...
stable diffusion原理简介stable diffusion原理简介 稳定扩散原理是一种物理现象,描述的是在一个封闭系统中由高浓度区域向低浓度区域传播的过程。在这个过程中,物质会自发地从浓度较高的地方向浓度较低的地方扩散,直到整个系统达到平衡。 稳定扩散原理可以应用于各个领域,例如化学、生物学、地理学等。在化学中,稳定扩散...
stable diffusion是一款文本到图像的人工神经网络模型,能够以给定文本作为输入条件,生成图像。于2022年发布,由德国大学的计算机视觉小组(ComVis)和Runway公司合作研发。得益于Stability AI公司的资助和LAION的数据集支持。该模型的权重和代码均已开源。 Stbale diffusion模型也称作潜空间扩散模型,是一种基于深度学习的扩散...