Stable Diffusion API 的文生图(Text to Image)端点允许你写正面提示词和负面提示词,正面提示词是针对你希望在图像中看到的内容,负面提示词是通过列出你不希望在生成的图像中看到的内容来完善你的描述。本文来介绍一下 Stable Diffusion API 中文生图(Text to Image)端点的使用,详情见下文。 Stable Diffusion API ...
Stable Diffusion的发布是一个重要转折点。它吸引了大量用户，因为它不仅免费，而且生成速度快、效果好。此外，其他模型如基于Stable Diffusion的二次元AI绘画模型NovelAI，也迅速崭露头角。这些模型的进步推动了整个AI绘画领域的发展。近年来，文本描述生成图片技术如MidJourney和DALL-E 2，促成了AI生成艺术作品的革命性...
Stable Diffusion模型是一种基于扩散模型的生成模型,它通过模拟物理扩散过程来生成高质量的图像。该模型的核心思想是将图像生成过程看作是一个扩散过程,通过逐步添加噪声并去除噪声来生成图像。Stable Diffusion模型具有稳定的训练过程和良好的生成效果,因此在文生图生成领域具有广泛的应用前景。 使用Keras实现Stable Diffusion...
本文提出 SnapFusion,一种移动端高性能 Stable Diffusion 模型。SnapFusion 有两点核心贡献:(1)通过对现有 UNet 的逐层分析,定位速度瓶颈,提出一种新的高效 UNet 结构(Efficient UNet),可以等效替换原 Stable Diffusion 中的 UNet,实现 7.4x 加速;(2)对推理阶段的迭代步数进行优化,提出一种全新的步数蒸馏方案(CFG...
自从Stable Diffusion诞生以来,如果我们对text encoder的选择进行回顾的话,我们会发现text-to-image diffusion models最常采用的模型,一般是CLIP或T5-XXL。 其中,CLIP采用的是无监督训练范式,通过400M个图片-文本对进行训练,通过在隐空间对跨模态特征对齐的方式来获得image-text alignment。但是,值得注意的是,CLIP训练中...
Stable Diffusion is a latent diffusion where the model learns to recognize shapes in a pure noise image and gradually brings these shapes into focus if the shapes match the words in the input text. The text must first be embedded into a latent space using a language model...
Stable Diffusion v2 版本的文本编码器就是用 OpenCLIP 训练的文生图(Text-to-Image)模型。该文本编码器由 LAION 在 Stability AI 的支持下开发,与之前的 V1 版本相比,它极大地提高了生成的图像的质量。此版本中的文生图(Text-to-Image)模型可以生成默认分辨率为 512 x 512 像素和 768 x 768 像素的图像,...
A latent text-to-image diffusion model. Contribute to CompVis/stable-diffusion development by creating an account on GitHub.
稳定扩散模型(StableDiffusion)可以视为一种特殊的扩散模型,学术上叫做潜在扩散模型(Latent Diffusion model),相关概念来自于论文《 High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models》。简单来说,原始的扩散模型通常会消耗更多的内存,因此创建了潜在扩散模型,可以在被称为潜在低维度特征空间进行扩散过程。更...
Text To Image,模型Stable diffusion,本来每种有4张一共16张,但是审核麻烦,就传4张算了。1,风2,雨(水)3,雷电4,光