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  1. 关于Stable Diffusion 3的具体分析,可以参考我的往期文章: 网络架构 网络架构方面不得不提Diffusion Transformer,既然2024年初OpenAI的Sora、StabilityAI的Stable Diffusion 3都不约而同采用了这一架构;同时,PixArt系列的工作也一直采用的是这一架构,更加

  2. 其实在Stable Diffusion之前,谷歌的基于自回归的文生图模型Parti也取得了比较惊艳的结果,但是一没开源,二是自回归模型需要算力比较大。 Stable Diffusion作为当时开源效果最好的文生图模型被社区广泛应用,变得越来越火,也基本宣告了扩散模型在文生图领域的统治地位。

  3. 2023年11月2日 · 有没有大佬帮忙看看,模型一直显示找不到,但是已经放了好几个模型进去FileNotFoundError: No checkpoint…

  4. SD(Stable Diffusion)的基础大模型 Base Model 是个人能力无法企及的,甚至一般的企业都无力支撑的,只有科技大厂才有实力训练得起,因为那都是至少用百亿规模的训练集数据在动辄数百块最先进 GPU 上耗时几万个 GPU 小时 训练出来的。

  5. 在扩散模型(Diffusion Models)中,condition和guidance都是指定条件,用于生成一张图像。 它们的主要区别在于指定条件的方式和应用情境。 Condition是一种限制性的条件,通常通过在初始随机噪声上添加某些限制来生成一张图像。

  6. 为了解决这个问题,[2]提出了一个新的模型(或者称为采样方式)叫做 Denoising Diffusion Implicit Models (DDIM)。 网上关于DDIM的博客文章非常多,但是大部分都是上来“劈头盖脸”输出一堆数学公式,这对数学废柴的我来说并不友好。

  7. Stable Diffusion的主要优点是能够生成高质量的艺术作品,同时具有较强的稳定性和可扩展性。 它不仅可以用于生成各种类型的艺术作品,如绘画、插图、设计等,还可以用于创意设计领域的自动化工作流程,提高设计效率和创造力。

  8. 2023年6月8日 · 1、如题,为何要添加噪声?2、为何添加的是高斯噪声?stable diffusion本身属于一个扩散模型,对于扩散模型其扩散过程就是不断对原始数据加噪音直至得到一个完全的随机噪音的过程,而反向生成过程就是从一个随机噪音开始逐渐去噪音直至生成数据。

  9. 2022年10月13日 · 看实验室资源吧。diffusion model 需要比较多资源,如果实验室的显卡≥24GB,那还是玩的来的。大致有两个方面可以做,每一个都值得研究: ①训练。就是从头训一个diffusion model,那就需要数张显卡,越多越好,batchsize越大效果越好,输入图片尺寸越大越

  10. 推导逻辑可以参考 stable diffusion的扩散模型训练的时候为何要添加噪声?再次注意,这个形式的本质是 「给定加噪输入,重构初始输入」 「给定加噪输入,重构初始输入」 「给定加噪输入,重构初始输入」 Q2:为什么不是上一步图像

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