它采用 ClipText 对文字进行编码,然后采用 UNet+Scheduler 在潜在表示空间(latent space)上进行 Diffusion,最后采用 Autoencoder Decoder 将第二步生成的扩散信息再转为图像。 Stable Diffusion Pipeline Diffusion 模型最大的痛点是生成图片的速度过慢。Stable Diffusion 采用了多种方式加速图片生成,令实时图像生成成为可能...
MacBook Air M1 使用 Stable Diffusion 太慢了,使用 Lora 迭代 30 步,生成 512x512 的一张图片,一般需要 3 分多钟。使用 Lora 迭代 30 步,生成 512x768 的一张图片,也接近 4 分钟了。 配置:MacBook Air M1 2020,16G 内存,操作系统macOS 13.4.1 版本。 采样器:DPM++ 2M Karras 迭代步数:30 Lora:使...
然而,Diffusion模型的生成速度较慢,通常需要数分钟甚至数小时才能生成一张高质量的图像。这使得Diffusion模型在实际应用中受到了一定的限制。为了解决这个问题,有研究团队提出了一种新型的图像生成模型,该模型的生成速度比Diffusion快20倍以上,可以在短短的0.13秒内出图。这种模型的生成速度之快,在业界引起了广泛的关注。
总结，我感觉显存低于12g玩webUI，这种不太好，生成的太慢了，要不就爆显存，不如去玩comfyui.还有要...
对于其他较低配置也是可以使用的,只不过可能生成会比较慢,但也是值得一试。 安装教程 在打开 SD 本体之前,需要先运行安装运行依赖程序:运行依赖-dotnet-6.0.11.exe,安装完成点击关闭。 解压并打开 sd-webui-aki-v4.6 文件夹,找到A 绘世启动器.exe,双击打开,首次打开或者后续打开都有可能提示检查文件或者更新文件...
简而言之,这类微分方程的使用使得噪声的建模方式更为复杂和精确,它能够利用之前步骤中的信息。原则上,这种方法能够生成更高质量的图像,但相应的代价是处理速度较慢。由于采用了随机方法,SDE 变体永远不会达到收敛状态。因此,增加处理步骤的数量并不会提高图像质量,而是会产生更多样化的结果,这一点类似于祖先采样器。
采样迭代步数是决定图像细节和质量的关键。每一步迭代都是基于前一步的图像进行细化,理论上步数越多,图像越精细。但是,过多的步数会导致资源消耗增加和生成速度变慢,而且在达到一定步数后,图像质量的提升会逐渐减少。通常,20到30步是一个平衡点,既能保证图像质量又不会过度消耗资源。
xformers可以大大节省AI图片生成时间,节省GPU缓存! 下图是我用stabel diffusion软件在macbook笔记本电脑上画出来的AI图,还算很写实吧?stable-diffusion软件在手,实现壁纸自由,从此自己生成AI壁纸。 我之前在linux系统使用stable-diffusion这款AI画图软件,都是先在终端cd到stable-diffusion-webui这个文件夹下面,然后用下面...
原因是:由于上述扩散过程是在图片空间里完成的,所以它的计算过程是非常非常慢的。上述过程基本无法在单个GPU上运行。 图片空间太广阔了。试想:一张512 x 512的图片(包含3个颜色通道:红、绿、蓝),它的空间是786,432维。也即是说我们要为一张图片指定这么多的值。
论文进一步将不同的autoencoder在扩散模型上进行实验,在ImageNet数据集上训练同样的步数(2M steps),其训练过程的生成质量如下所示,可以看到过小的(比如1和2)下收敛速度慢,此时图像的感知压缩率较小,扩散模型需要较长的学习;而过大的其生成质量较差,此时压缩损失过大。