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Stable Diffusion简介
Stable Diffusion 是一种用于图像生成的人工智能技术。它可以根据文本描述生成相应的图像。Stable Diffusion 是基于 Transformer 语言模型的开源技术。 图片Stable Diffusion 是基于 Transformer 语言模型的。具体来说,它使用了 OpenAI's CLIP model 和 Diffusion models。 Diffusion models 是一类生成模型,通过不断添加噪声来生成清晰的图像。 Stable Diffusion 采用了 DDPM(Denoising Diffusion Probabilistic Models) 这一 diffusion model,它可以将噪声图像通过arosól Diffusion Models》。
2.1K20编辑于 2023-06-25 Stable Diffusion简介
Stable Diffusion是一种用于图像生成的模型，它可以生成高质量的图像。下面我将逐个介绍。 1. Stable Diffusion是一种基于概率的生成模型，它通过学习数据的概率分布来生成新的样本。与传统的生成模型相比，Stable Diffusion具有更好的稳定性和生成效果。 Stable Diffusion在生活和实践中有着广泛的应用。例如，在图像修复领域，我们可以使用Stable Diffusion来修复受损的图像，将模糊、噪声或缺失的部分恢复为清晰的图像。 此外，Stable Diffusion还可以用于图像合成、图像增强和图像生成等任务。例如，我们可以使用Stable Diffusion生成逼真的艺术作品、虚拟场景或者人脸图像。 4. Stable Diffusion作为一种生成模型，具有广阔的发展前景。随着计算机硬件的不断进步和深度学习算法的不断发展，Stable Diffusion可以生成更高质量、更逼真的图像。
32610编辑于 2025-12-16- 来自专栏AI算法与图像处理
Disco Diffusion VS Stable Diffusion效果对比! 论文速递2022.8.18！
Papers-with-Code-Demo ECCV2022论文和代码整理：https://github.com/DWCTOD/ECCV2022-Papers-with-Code-Demo 最新成果demo展示： Disco Diffusion VS Stable Diffusion -相同的prompt不同的图像 Disco Diffusion ：https://github.com/alembics/disco-diffusion Stable Diffusion：https://github.com/CompVis/stable-diffusion ---- 最新论文整理 ECCV2022 Updated on : 18 Aug 2022
1.7K30编辑于 2022-12-11 - 来自专栏算法进阶
10分钟读懂Diffusion：图解Diffusion扩散模型
想必大家都听说过——图像领域大火的深度生成模型Diffusion Model，为了让大家快速了解 Diffusion 原理，这篇文章我们通过图解的方式。 1 Diffusion文字生成图片——整体结构 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 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。 补充2：Diffusion模型的缺点及改进版——Stable Diffusion 前面我们在介绍整个文字生成图片的架构中，图里面用的都是 Stable Diffusion，后面介绍又主要介绍的是 Diffusion 其实 Stable Diffusion 是 Diffusion 的改进版。
10.6K33编辑于 2023-08-28 - 来自专栏DeepHub IMBA
Diffusion 和Stable Diffusion的数学和工作原理详细解释
稳定扩散 Stable Diffusion 稳定扩散模型的原名是潜扩散模型(Latent Diffusion Model, LDM)。正如它的名字所指出的那样，扩散过程发生在潜在空间中。 Diffusion Model Stable Diffusion (Latent Diffusion Model) 快速总结一下: 扩散模型分为正向扩散和反向扩散两部分。 Weng, “What are diffusion models?,” Lil’Log, 11-Jul-2021. [5] A. Seff, “What are diffusion models? Alammar, “The Illustrated Stable Diffusion,” The Illustrated Stable Diffusion — Jay Alammar — Visualizing Gordić, “Stable diffusion: High-resolution image synthesis with latent diffusion models | ML coding series
3.5K21编辑于 2023-02-01 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
详解 Diffusion (扩散) 模型
什么是Diffusion？ 在物理学中，扩散只是任何事物的整体运动。（原子，能量）从较高浓度的区域到较低浓度的区域。 最终的目标函数采用以下形式： 什么是 Stable Diffusion？ 稳定扩散是 OpenAI Dalle.2 的开源替代品。
1.6K21编辑于 2023-10-25 - 来自专栏小孟开发笔记
stable diffusion汉化教程
二、下载汉化包 stable-diffusion-webui-localization-zh_CN汉化包 将压缩包解压，找到localizations目录下的zh_CN.json文件，把它放到<stable diffusion根目录>/localizations下。 以上就是stable diffusion汉化教程了，希望对你有用，谢谢。
1.5K20编辑于 2023-10-13 - 来自专栏大龄程序员的人工智能之路
Stable Diffusion 2.0 来了
Stable Diffusion 一经发布，就立刻在业界掀起巨大的波浪。 我个人后知后觉，直到 Stable Diffusion V1.4 版本发布，才接触 Stable Diffusion (之前使用的是 Disco Diffusion)。 下面是使用 Stable Diffusion 2.0 生成的图像示例，图像分辨率为 768x768。 超分辨率 Upscaler 扩散模型 Stable Diffusion 2.0 还包括一个 Upscaler Diffusion 模型，该模型将图像的分辨率提高了 4 倍。 当然，现在可以一步到位，Stable Diffusion 2.0 可以生成分辨率为 2048x2048 甚至更高的图像。
2.2K30编辑于 2023-02-27 - 来自专栏xiaosen
Stable Diffusion AI绘画
随着深度学习技术的飞速发展，一种名为Stable Diffusion的新型生成模型引起了广泛关注。 Stable Diffusion是一种基于概率的生成模型，它可以学习数据的潜在分布，并生成与训练数据相似的新样本。 Stable Diffusion是基于连续扩散过程的一种生成模型。 具体来说，Stable Diffusion将数据生成过程分解为一系列离散的时间步，每个时间步都对应一个条件概率分布。 关于DPM算法：这是我们在stable diffusion用的最多的方法，我们按照时间速度来筛选的话，我们直接选择DPM++ 且后面跟着Karras的算法就可以了。 我们还可以选择Stable Diffusion新版本增加的Unipc和Restart采样器。
69010编辑于 2024-05-06 - 来自专栏崔哥的专栏
Stable Diffusion 姓氏头像
840000-ema-pruned.safetensors, MR 3DQ 1.5版本 V2, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7 然后粘贴到Stable Diffusion
36310编辑于 2024-04-21 - 来自专栏GoCoding
Stable Diffusion WebUI 环境
Stable Diffusion 是热门的文本到图像的生成扩散模型，本文介绍了如何准备其 WebUI 环境。 Stability AI[1] Stability API Extension for Automatic1111 WebUI[2] Stable Diffusion web UI[3] 环境基础 OS __version__, torch.cuda.is_available()) EOF 2.0.1 True Stable Diffusion WebUI 获取代码 sudo apt install .safetensors $SDWEBUI/models/Stable-diffusion/ mv dreamshaper_6BakedVae.safetensors $SDWEBUI/models/Stable-diffusion /webui.sh webui-user.sh 可配置指定的 Stable Diffusion 版本等，默认值见 $SDWEBUI/modules/launch_utils.py。
1.1K20编辑于 2023-08-26 - 来自专栏GiantPandaCV
Diffusion Models 10 篇必读论文（4）Classifier-Free Diffusion Guidance
第 3 篇：《Classifier-Free Diffusion Guidance》 1、摘要 经过 DDPM 和 DDIP 和 classifier-guided diffusion model 等技术的发展 ，diffusion model 生成的效果已经可以超越 GANs，称为一种生成模型的直流。 尤其是 classifier-guided diffusion model 可以让生成图像的效果在多样性(FID）和真实度(IS)中权衡取舍。 但 classifier-guided diffusion model 需要额外训练一个分类器，而且是使用带噪声的图像来训练的，所以就不能用之前训练好的一般分类器，而且从形式上看，classifier-guided 6、代码解析 非官方代码：classifier-free-diffusion-guidance-Pytorch unet 使用 resblock，每个block 都加入了类别 c 和时间 t 的 embedding
2.3K10编辑于 2023-12-13 - 来自专栏GiantPandaCV
Diffusion Models 10 篇必读论文（3）Classifier-guided Diffusion Model
【导语】Diffusion Models 是近期人工智能领域最火的方向，也衍生了很多实用的技术。 作者认为 diffusion model 在目前还没有被深度研究优化，于是对目前的 diffusion model 进行大量的消融优化，并借鉴 conditional GANs 来训练 conditional diffusion model，并使用分类信息来引导生成过程，大幅度提到了 diffusion model 的性能，并超越了 GANs。 2、背景 2.1 diffusion model 的发展 diffusion model 是通过一个逆加噪过程来生成样本，比如从一个纯噪声分布 xT，逐步地去噪，生成 xT-1, xT-2....。 5、总结 作者对目前的 diffusion model 进行大量的消融优化，优化了模型的主干网络结构，大幅度提到了 diffusion model 的性能，并超越了 GANs。
2K10编辑于 2023-11-27 - 来自专栏周末程序猿
ChatGPT|Stable Diffusion实践
最近根据文字输入生成图片很火，其技术是基于Stable Diffusion技术框架，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非常高 Stable Diffusion从功能上来说主要包括两方面： 1）其核心功能为仅根据文本提示作为输入来生成的图像（text2img）； 2）你也可以用它对图像根据文字描述进行修改（即输入为文本+图像）；
70620编辑于 2023-04-17 - 来自专栏算法之名
Diffusion扩散模型介绍
而在Diffusion扩散模型中却并非如此，它没有一个所谓的判别器，而是有两个过程，一个是前向过程，一个是逆向过程。前向过程是将图像不断的加噪音，最后变成一个人看上去就是一个纯噪音的图像。
76720编辑于 2023-03-01 - 来自专栏又见苍岚
扩散模型 Diffusion Model
扩散模型 (Diffusion Models) 是近年提出的生成模型， 扩散模型已经被证明可以生成高质量的图像，并且相比于GAN能够更好地覆盖样本分布， 本文介绍相关内容。 背景 在文章 《Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis》 中展示了扩散模型的图像生成能力： 在清晰度、多样性上都不逊色于 GAN 等模型 扩散模型的灵感来源于非平衡态热力学 image.png image.png image.png image.png image.png image.png 参考资料 Denoising Diffusion Probabilistic Models Diffusion Models Beat GANs on Image Synthesis https://blog.csdn.net/weixin_44846680/article/details /#forward-diffusion-process
1.8K40编辑于 2022-08-04 - 来自专栏机器学习、深度学习
Anisotropic Diffusion in Image Processing 2
Parameter Adaptation for Nonlinear Diffusion in Image Processing discrete approximation
40020编辑于 2022-10-06 - 来自专栏程序那些事
Stable Diffusion中的embedding
Stable Diffusion中的embedding嵌入，也称为文本反转，是在 Stable Diffusion 中控制图像样式的另一种方法。 你需要把这些embedding文件放到Stable diffusion webUI根目录下面的embeddings文件夹，然后重启Stable diffusion webUI即可。 embedding、dreambooth 和hypernetwork的区别文本反转（Textual Inversion）、Dreambooth 和超网络 是三种不同的技术，它们都可以用于微调Stable Diffusion
57620编辑于 2024-04-25 - 来自专栏小义思
AutoDL云部署Stable Diffusion
通过云平台部署Stable Diffusion工具，解决普通人电脑配置低、不懂魔法等痛点，轻松实现AI绘画 1.账号注册 AutoDL地址https://www.autodl.com/. masterJohn大佬也会经常更新镜像，分享stable diffusion的最新模型和最新玩法，方便大家快速入手。 再次点击，跳转到下面的程序页面，双击"启动器.ipynb"文件，按照文件说明启动程序即可 启动成功后，回到实例列表页，点击自定义服务，在弹窗中点击访问 在新标签页，可以看到我们已经打开stable-diffusion-webui 界面了，接下来就可以愉快画画了 4.上传模型 stable diffusion的模型文件一般都比较大，实例的50G容量根本放不太多，建议通过阿里云盘上传 点击列表页中的autoPanel，在弹出的页面中选择公网网盘
96510编辑于 2024-04-10 - 来自专栏机器学习、深度学习
Anisotropic Diffusion in Image Processing (1)
Adaptive Smoothing- A General Tool for Early Vision for linear heat diffusion equation: for anisotropic diffusion: for 1D adaptive smoothing iteration equation:
58930编辑于 2022-10-06
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