1.1 整个生成过程 我们知道在使用 Diffusion 的时候,是通过文字生成图片,但是上一篇文章中讲的 Diffusion 模型输入只有随机高斯噪声和 time step。那么文字是怎么转换成 Diffusion 的输入的呢?加入文字后 Diffusion 又有哪些改变?下图可以找到答案。 ▲ 文字生成图片全过程 实际上 Diffusion 是使用 Text Encoder 生成文字...
stable-diffusion-webui\models\text2video\t2v 简单来说,就是在`text2video`文件夹内创建模型`text2video`。然后在`text2video`文件夹内创建文件夹t2v。 在这里下载Text-to-video模型文件,并将它们放入t2v文件夹中。您将需要以下4个文件(可到文末公众号中回复工具包获取)。 VQGAN_autoencoder.pth configurati...
Demo:https://huggingface.co/spaces/microsoft/TextDiffuser Homepage:https://jingyechen.github.io/textdiffuser/ 最近几年是AIGC的时代。在DALLE兴起之后,学术界涌现出越来越多的Text-to-Image模型,例如能逐级提升图像分辨率的Imagen,在隐空间进行扩散的Stable Diffusion,能够加入更多控制信号的ControlNet等。尽管Text-...
1、ViewDiff: 3D-Consistent Image Generation with Text-to-Image Models 3D资产生成正受到大量关注,受到最近文本引导的2D内容创建成功的启发,现有的文本到3D方法使用预训练文本到图像扩散模型来解决优化问题,或在合成数据上进行微调,这往往会导致没有背景的非真实感3D物体。 本文提出利用预训练的文本到图像模型作为先...
Ruonan Wang 是英特尔 AIA 的人工智能框架工程师,目前专注于开发 BigDL-Nano,这是一个 Python 包,可以在英特尔硬件上透明加速 PyTorch 和 TensorFlow 应用程序。 原文链接: https://medium.com/intel-tech/bigdl-tutorial-generate-your-own-images-from-text-with-stable-diffusion-63f45634ab2c 发表于:...
Stable Animation SDK让文本描述变3D模型随着科技的不断发展,人们对虚拟现实和增强现实的需求也日益增长。在这个趋势下,一种名为Stable Animation SDK的工具开始受到广泛关注。这款SDK可以将文本描述转化为逼真的3D模型,为设计师、开发者以及普通用户提供了全新的可能性。一、Stable Animation SDK的意义和作用Stable Anima...
(cleavage:1.4),(Multiple people),(((simple background))),monochrome ,lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, lowres, bad anatomy, ba...
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)
mutation, mutated, (extra_limb),(ugly), (poorly drawn hands fingers), messy drawing, morbid,mutilated, tranny, trans, trannsexual, [out of frame], (bad proportions),(poorly drawn body), (poorly drawn legs), worst quality, low quality,normal quality, text, censored, gown, latex, pencil ...
Recently, GAN inversion methods combined with Contrastive Language-Image Pretraining (CLIP) enables zero-shot image manipulation guided by text prompts. However, their applications to diverse real images are still difficult due to the limited GAN inversion capability. Specifically, these approaches often...