目前Stable diffusion 中用到主要有四种模型,分别是 Textual Inversion (TI)以 Embeddings 为训练结果的模型、Hypernetwork 超网络模型、LoRA(包括 LoRA 的变体 LyCORIS)模型、Dreambooth 模型。 视频博主 koiboi 用图形拓扑图来讲解了这四种 SD 模型的异同,并配有全程的视频讲解:koiboi 对四大SD模型的视频讲解。 看...
有关 Diffusion 模型的原始框架可以在这篇文章中详细了解《Diffusion 扩散模型》。 虽然,坊间最近大面积流传着 Stable diffusion 其实是抄袭 Runway 的 Latent diffusion 的代码,并且 Stability AI 的老板 Emad Mostaque 被福布斯扒皮说他学历造假等丑闻,但这一点也没有耽误 Stable diffusion 的持续火爆,并且继续获得大...
Checkpoint 模型的常见训练方法叫 Dreambooth,该技术原本由谷歌团队基于自家的 Imagen 模型开发,后来经过适配被引入 Stable Diffusion 模型中,并逐渐被广泛应用。为了方便大家更好的理解各个模型之间的差异,我针对每种模型的训练过程整理了以下的示意图,下面是 Dreambooth 训练模型的过程:简单介绍下 Dreambooth 训练模...
根据官方统计,Stable Diffusion v1-5 版本模型的训练使用了 256 个 40G 的 A100 GPU(专用于深度学习的显卡,对标 3090 以上算力),合计耗时 15 万个 GPU 小时(约 17 年),总成本达到了 60 万美元。除此之外,为了验证模型的出图效果,伴随着上万名测试人员每天 170 万张的出图测试,没有海量的资源投入就不可...
二、C 站模型推荐 1. Checkpoint 模型存放路径:/stabl-diffusio-webui/models/Stabl-diffusion ①DreamShaper 模型类别:Checkpoint 模型 下载地址: https://civitai.com/models/4384/dreamshaper 模型说明:胜任多种风格(写实、原画、2.5D 等),能生成很棒的人像和风景图。②Lyriel 模型类别:Checkpoint 模型 ...
当然,模型的实际运行原理要比这复杂的多,但作为使用者我们无需深入学习复杂的技术算法,了解其大概概念即可。 二、重新认识下官方模型 在之前的文章里,我为大家简单介绍了 Stable Diffusion 模型的构成和运行原理,而在今天正式介绍模型类型之前,有必要带你重新认识下这款意义重大的官方模型。
图解Stable Diffusion AI模型最新展现出的图像生成能力远远超出人们的预期,直接根据文字描述就能创造出具有惊人视觉效果的图像,其背后的运行机制显得十分神秘与神奇,但确实影响了人类创造艺术的方式。 Stable Diffusion的发布是AI图像生成发展过程中的一个里程碑,相当于给大众提供了一个可用的高性能模型,不仅生成的图像质量...
#晒出今天的好天气#以下是33个高质量的常用模型推荐,这些模型在稳定扩散(Stable Diffusion)领域具有广泛的应用和良好的性能:1.ResNet: 残差网络,通过使用残差块来解决深度神经网络训练中的梯度消失问题,提高模型的稳定性和收敛速度。2.VGGNet: 使用多个卷积层和池化层构建的深度卷积神经网络,具有较好的特征提取...
SD的核心来源于Latent Diffusion这个工作,常规的扩散模型是基于pixel的生成模型,而Latent Diffusion是基于latent的生成模型,它先采用一个autoencoder将图像压缩到latent空间,然后用扩散模型来生成图像的latents,最后送入autoencoder的decoder模块就可以得到生成的图像。
1. Stable Diffusion能做什么 直白地说,SD是一个text-to-image模型,通过给定text prompt(文本提示词),它可以返回一个匹配文本的图片。 回到顶部 2. Diffusion 模型 Stable Diffusion属于深度学习模型里的一个类别,称为diffusion models(扩散模型)。这类模型时生成式模型,也就是说它们用于生成新的数据,这类新数据类...