Text-to-Image with Stable Diffusion Stable Diffusion是由CLIP ViT-L/14文本编码器生成的text embeddings控制的隐式扩散模型。 我们提供了一个可供参考的采样脚本, 但同时这也有一个已存在的diffusers integration库, 我们期待这个库对应的开源社区能够更加活跃。
Stable Diffusion was made possible thanks to a collaboration with Stability AI and Runway and builds upon our previous work: High-Resolution Image Synthesis with Latent Diffusion Models Robin Rombach*, Andreas Blattmann*, Dominik Lorenz, Patrick Esser, Björn Ommer CVPR '22 Oral | GitHub | ar...
A latent text-to-image diffusion model. Contribute to CompVis/stable-diffusion development by creating an account on GitHub.
整理的Github: PRIV-Creation/Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models: A collection of resources on controllable generation with text-to-image diffusion models. (github.com)github.com/PRIV-Creation/Awesome-Controllable-T2I-Diffusion-Models 论文: Controllable Generation with Text-to-Image Diffusion Mo...
具体来说,ControlNet用于创建Stable Diffusion的12个编码块和1个中间块的可训练副本。12个编码块分为4个分辨率(64×64,32×32,16×16,8×8),每个分辨率重复3次。输出加到U-net的12个跳连接和1个中间块上。 \quad 连接ControlNet的方式: 连接ControlNet的方式计算高效——因为锁定副本参数被冻结,所以在原本...
作为示例,利用LeftRefill来解决两个不同的挑战:参考引导修复和新视角合成,基于预先训练的StableDiffusion模型。https://github.com/ewrfcas/LeftRefill 7、InteractDiffusion: Interaction Control in Text-to-Image Diffusion Models 大规模的图像到文本(T2I)扩散模型,展示出了生成基于文本描述的连贯图像能力,为内容生成...
2021年1月open AI,就是弄chat GPT的那个公司,在论文中宣布diffusion model在图像生成任务中打败了传统的GAN(生成对抗网络)2021年10月 github上开源公开了disco- diffusion模型,它是基于Open AI的Guided Diffusion项目研发的。它的功能就是完成从文字生成图片的任务。2022年8月“stability.AI” 开源了Stable Diffusion...
we will explore how to create AI text-to-image prompts using a cross-platform application built using Delphi 11 FireMonkey. These prompts will be used to generate images usingStable Diffusion. Stay tuned as we walk you through the process of creating these prompts and show you some examples!
在上期文章,我们开始探讨生成式 AI(Generative AI)的另一个进步迅速的领域:文生图(Text-to-Image)领域。概述了 CLIP、OpenCLIP、扩散模型、DALL-E-2 模型、Stable Diffusion 模型等文生图(Text-to-Image)的基本内容。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、开发案例、技术专栏...
classifier-free guidance. Our extensive experiments on MS-COCO show that our model with $8$ denoising steps achieves better FID and CLIP scores than Stable Diffusion v$1.5$ with $50$ steps. Our work democratizes content creation by bringing powerful text-to-image diffusion models to the hands ...