1)让模型变宽:增加模型的channel数量(虽然这里已经很大了,但是可以考虑更大) 2)让模型变深:增加每个模块中的resblock数量,imagen中每个模块是4个resblock,sd中只有2个/3个,可以适当增加; 3)增加attention模块数目:sd的d4和u1是没有attention层的,这里我其实有点疑惑,按道理在d4和u1是比较深的层了,更应该增加...
2、冻结text encoder，基于优化后文本向量e_opt微调diffusion模型，使得输出图像与原图尽可能接近。这一步...
10款Stable Diffusion模型同台竞技,伯仲之间谁更出色? 6.1万 27 3:56 App 【Stable Diffusion新手入门】使用LoRA模型生成梦想中的初恋女孩 | 超级逼真 | 操作简单3分钟完成 2.4万 5 6:37 App stable diffusion AI绘画第五集-SD模型管理 Civitai Helper插件 添加模型预览图 一键添加Lora触发词 1751 1 58:31 App...
StabilityAI基础模型区别 SDv1和SDv2区别 Inpainting, UnCLIP, upscaler, depth模型区别 接下来 由于AI模型是从训练集中“学习”数据样本特征,所以不同模型因为数据集的不同会学到不同的风格、质量等特征。现在市面上会有很多不同模型供人使用,当然这里也有一些细节需要我们注意 需要注意的细节 支持的图片分辨率是多少...
模型首先在潜在空间中生成一个完全随机的噪声图像。这个图像是随机的，不包含任何有意义的信息。噪声预测...
除了使用你自己训练的概念之外,新的Stable Diffusion公开概念库还有社区创作的textual inversion训练模型,你同样可以使用。随着时间的推移,更多的示例加入,会让它变成非常有用的资源。 2、示例:本地运行 这里的textual_inversion.py脚本展示了如何实现训练过程,并使其适应Stable Diffusion。
关于Stable Diffusion 的内容很多,在本篇教程里,我会先为你介绍 Stable Diffusion 模型的运行原理、发展历程和相较于其他 AI 绘图应用的区别。 更多SD教程: 一、关于 Stable Diffusion 的几个名词 相信大家或多或少有看到过以下几个名词,因此有必要先给大家做个区分,以便你更好理解后续教程的内容。
safetensors:新型的模型格式 。正如同名字:safe,为了解决前面几种模型的安全风险而出现的,safetensors 格式与 pytorch 的模型可以通过工具进行任意转换,只是保存数据的方式不同,内容数据没有任何区别。 注意:safetensors模型需要 webui 更新到2022年12月底以后的版本才能用。
为什么要使用不同的噪声?不同噪声之间有什么区别? 首先这两篇博文的核心观点都是现有的模型只能生成像素均值在0.5左右的图片(关联:维数灾难),无法生成更亮或者更暗的图片。因为独立同分布的高斯噪声是非常高频的,模型需要非常长的时间才能学习到更加低频率的信息,包括图片的零频率(像素均值)。