Diffusion model 扩散模型,一般可认为其作用是用来预测叠加在真实图片上的噪声,从而只要将噪声图像去除预测得到的噪声就能得到清晰的图像了,那么我们应该就知道所谓AI画图,就是“假装”随机噪声之下有一张含有效信息的图,然后我们将噪声去除,就得到了熵较小的图。当然,在文生图模型中,我们还需要对噪声的预测加以控制,...
最早在 Github 上开源的代码地址:https://github.com/huggingface/diffusers/releases/tag/v0.2.3 有朋友可能对开源这个词比较陌生,这里简单介绍下:开源指的是开放源代码,即所有用户都可以自由学习、修改以及传播该软件的代码信息,并且不用支付任何费用。举个不太恰当的比喻,就像是一家餐厅把自己辛苦研究的秘制菜谱向...
有了这个语义向量,就可以作为后续图片生成器 image generator(粉黄组合框)的一个控制输入。stable diffusion 更多技术介绍和文本编码器工作原理可以查看《【AI 绘画】十分钟读懂 Stable Diffusion 运行原理》。要想生成出满意照片,输入合适提示词就变得非常重要,接下来就从“如何写好提示词”出发,对文生图的提示词输入...
链接文章里详细介绍了VAE的原理和代码案例。在Stable Diffusion中,图片是先使用编码器将其转换到潜在空间,再去和文本特征一起去训练网络的。训练出来的网络自然还原出来的图片也是潜在空间中的图片,需要经过解码器才能重新还原为真正的图片。 6. Stable Diffusion结构回顾 总结来说,Stable Diffusion是这样训练的: 将训练...
我们分别简单介绍: 提示词矩阵:当我们有多个提示词时,该脚本提供一个能够看不同组合效果的功能。例如我们输入"girl with skirt|gun|blue hair"作为 prompt,其中包含 3 个提示词,且用"|"分割。这样就可以生成下图这种两两组合的效果图: 从文本框或文件载入提示词:顾名思义,就是让用户能够从文件中导入提示词。
Stable Diffusion的入门介绍和使用教程 Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型,由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员和工程师创建。它使用来自LAION-5B数据库子集的512x512图像进行训练。使用这个模型,可以生成包括人脸在内的任何图像,因为有开源的预训练模型,所以我们也可以在自己的机器上运行它,如下图...
在stable diffusion中“生成”按钮下有一排特别不起眼的小功能,往往会被很多人忽略,但是这个5个小功能,在我们使用stable diffusion创作时,能给我们带来不少便捷性。 接下来我们就依次介绍一下这5个小功能对应作用(5个小功能下方截图红框处),5个功能鼠标触碰时,会有显示其具体用途描述。
stable diffusion介绍 稳定扩散(stablediffusion)是一种在金融领域广泛应用的随机漫步模型。它主要用于模拟各种金融资产的价格变化,包括股票、债券、期货、外汇等。稳定扩散的特点是能够考虑到资产价格的长尾分布特性,这使得它在模拟极端事件时表现更加准确。 稳定扩散模型的基本形式是一个随机微分方程,它描述了价格变动的...
由浅入深:Stable-Diffusion 原理解析01 —— 基本概念的介绍 基于最近一段时间的学习,对Stable-Diffusion大模型也有了一定程度的理解。而网络上的信息比较碎片化,直接上手论文又较难理解,本文旨在帮助那些刚上手SD模型,并且想要进一步了解模型的用户。 如果对您有所帮助,希望多多支持!