变化的主要是context_dim和num_heads/num_heads_channels进入对应的ldm.modules.diffusionmodules.openaimodel.UNetModel查看,会发现这两个参数主要是用于控制unet中的attention模块的生成。 其实熟悉transformer的朋友应该很容易从名字上看出端倪,context_dim是指特征维度,例如每个单词或者每个字我要映射到多少维的特征;num_...
Stable Diffusion算法的主体结构主要包括三个部分:编码器(Encoder)、扩散过程和解码器(Decoder)。 编码器:编码器的作用是将输入的图像转换为一组低维的向量,这些向量包含了图像的主要特征信息。编码器的设计通常采用卷积神经网络(CNN)等深度学习模型,通过对图像进行卷积和池化等操作,提取出图像的特征。 扩散过程:扩散过...
原始unet的结构如下图所示(图片来源:unet 网络结构,见水印),有下采样和上采样两个过程,并且有一些中间的连接,因为形状与“U”字母相似,故称为unet。不过,原始unet并不能嵌入文本信息,这也是stable-diffusion对该结构改造的重点。 stable-diffusion的unet结构 stable-diffusion-webui的unet模型结构原自stable-diffusion...
stable-diffusion 语法结构 Stable Diffusion算法的语法结构主要分为以下三个部分：1. 预处理：这一部分通常用于处理输入的图像和模型权重。在训练过程中，通常还需要包括一个反向传 播过程来计算梯度并更新权重。2. 正向传播：这一部分负责将输入数据通过模型进行处理，并输出结果。3. 损失函数：这一部分用于计算模型...
专栏/一文看懂Stable-Diffusion目录结构 一文看懂Stable-Diffusion目录结构 2024年02月20日 15:33113浏览· 0点赞· 0评论 赵先生的画片 粉丝:1042文章:5 关注本文为我原创本文禁止转载或摘编 SD AI AI绘画 Stable-diffusion 分享到: 投诉或建议 评论0 最热 最新 请先登录后发表评论 (・ω・) 发布...
stable diffusion模型的结构旨在使用这两个组成部分来描述随机漫步和扩散现象的行为。 稳定扩散模型的第一个组成部分是扩散过程。扩散过程可以用随机漫步模型来描述,其中随机变量按照特定的概率分布进行随机移动。随机漫步模型中,每个时间步骤都会产生一个随机变量,该随机变量表示当前位置上下一个时间步骤的位置之间的差异。
【ComfyUI教程】stable diffusion生图原理及结构(三)——结构,于2024年2月22日上线。西瓜视频为您提供高清视频,画面清晰、播放流畅,看丰富、高质量视频就上西瓜视频。
欢迎来到我们的课程 本课程教授你如何使用Stable DiffusionAI生成图像这是一个全面的、从初学者到专家的课程,专注于Stable Diffusion绘画无论你以前是否有过AI图像生成的经验,或者使用过任何AI图像生成工具,你都可以很轻松的地从这门课程中学到东西我们将探索一个至关重要的概念——提示,它是什么,它是如何构成的,以及...
1.1详细整体结构 1.2 缩小版整体结构 1.3 时间步编码 1.4 CrossAttnDownBlock2D 每个ResnetBlock2D的输入有两个 1,一个是来自上一层的输出lattent, 2,另一个来自时间步编码模块的输出time_embeds ( shape=[2, 1280], 后面省略说明,默认[2, 1280]这种写法是tersor的形状) 每个Transformer2DModel输入有两个 1...
【ComfyUI教程】stable diffusion生图原理及结构(一),于2024年2月22日上线。西瓜视频为您提供高清视频,画面清晰、播放流畅,看丰富、高质量视频就上西瓜视频。