预训练扩散模型：在收集到足够的数据后，下一步是在这些数据上训练扩散模型。扩散模型是一种特殊的生成模型，它通过模拟数据的扩散过程来生成新的数据。通过预训练，模型能够学习到如何从文本描述中生成对应的图像。训练文本编码器：接下来，需要使用预训练的扩散模型和文本编码器，将文本描述转换为潜在空间的向量表示。...
注意EasyPhoto中生成视频时必须使用上文提到的预训练Lora模型。 点开高级设置,还有一些对生成视频影响比较大的参数。 Prompt 提示词:就是Stable Diffusion生成图片的提示词,可以用来控制一些图片效果。 视频帧数:Video Max num of frames 是视频的全部帧数,Video Max fps 是每秒帧数,Video Save as 是保存成gif还是mp4...
以上代码运行成功后，我们便可以加载预训练模型了，这里加载的是stable-diffusion-v1-4，1-4版本是stable-diffusion目前最新的版本 import torchfrom diffusers import StableDiffusionPipelinepipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", revision="fp16", torch_dtype=torch.float...
可如果一些预训练模型文件不内置VAE(或训练他们自己的VAE,此时通常会在他们的模型发布说明中告诉你从哪得到他们的VAE)。我们就必须给它找一个VAE挂载上去,用来将推理时反向扩散最后生成的 denoised latents 转换回图像格式,否则webui里最后生成输出给我们的就是类似彩噪的潜在表征(latents),此时VAE pt文件的作用就像...
模型训练就是我们的预训练模型来产生的图片。一训练模型产生好图片之后,然后接下来我们就产生我们这个潜在空间的特征,因为本身我们的图片是512乘512的,我们在进行stable的。模型训练的时候,需要把我们的图片转换成64乘64的大小,那在这里这个就是来生成潜在空间的特征,也就是说把我们的训练及数据从512乘512转换成64乘...
首先,NVIDIA TensorRT9.2.0 引入了一款出色的量化工具包,支持FP8 或 INT8预训练量化 (PTQ),显著提升了在 NVIDIA 硬件上部署扩散模型的速度,同时保持图像质量。TensorRT 的 8 位量化功能已成为众多生成式 AI 公司的首选解决方案,特别是对于领先的创意视频编辑应用程序提供商。
好久没有炼lora了,隔了几个月终于回来换了新版的整合包重新训练,结果第一步图像预处理就出毛病:直接不响应了。看了下操作台,主要报错如下 cv2.error:OpenCV(4.8.1)什么的 这是因为主要启用了【自动面部焦点剪裁】导致的,该功能需要额外调用OpenCV的库,导致报错。如果你的图片数量不多,可以手动裁剪,保证人物占据主...
而 Stable Diffusion 采用一个预训练好的 Clip text encoder 来编码 text,预训练的 text model 往往要优于从零开始训练的模型。 训练尺寸: Latent Diffusion 是在 256x256 分辨率数据集上训练,而 Stable Diffusion 是先在256x256分辨率上预训练,然后再在 512x512 分辨率上微调优化的,而现在 XL 版本则采用了 L...
仅使用预训练的权重的模型,只能生成与预训练数据集相似的图片。若您希望生成自定义的图片,可以通过Finetune自定义物体图片,使得模型生成所对应物体的图片。 创建模型权重。 单击DreamBooth页签,在Model区域,单击Create。 输入待生成的模型权重名称,例如:aliyun_example,并选择创建模型权重的来源v1-5-pruned-emaonly.sa...
We present a neural network structure, ControlNet, to control pretrained large diffusion models to support additional input conditions. 我们提出了一个神经网络结构,ControlNet,以控制预训练的大型扩散模型,以支持额外的输入条件。 其实就是在大型扩散生成模型的基础上,再加上一个结构,使得扩散生成模型能够接受一...