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Stable Diffusion原理：
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源碼中的模型：
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代碼：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/ CUDA 11.8 制作了一個(gè)鏡像，可以直接開(kāi)啟stable diffusion的web ui 服務(wù)。 確定自己的顯卡支持CUDA11.8，啟動(dòng)此鏡像方式： 進(jìn)入容器后啟動(dòng)stable-diffusion-webui ： 當(dāng)然，你可以把model文件通過(guò)docker -v掛載出來(lái)，方法如下。 先啟動(dòng)容器：
先把人家的git放過(guò)來(lái)：https://github.com/CompVis/stable-diffusion 40.7k 的stars， flask 和 django 兩個(gè)web框架也不過(guò)如此數(shù)量級(jí)吧。 就是給一段文字，它能按照文字描述給你畫(huà)畫(huà)。畫(huà)出來(lái)的還挺好看，是一個(gè)text-to-image diffusion model 是基于transformer 和多模態(tài)的一個(gè)產(chǎn)品。 Stable Diffusion is a la
Inpaint是Stable Diffusion中的常用方法，一起簡(jiǎn)單學(xué)習(xí)一下。 https://github.com/bubbliiiing/stable-diffusion 喜歡的可以點(diǎn)個(gè)star噢。 txt2img的原理如博文 Diffusion擴(kuò)散模型學(xué)習(xí)2——Stable Diffusion結(jié)構(gòu)解析-以文本生成圖像（文生圖，txt2img）為例 img2img的原理如博文 Diffusion擴(kuò)散模型學(xué)習(xí)3——Sta
當(dāng)你把stable-diffusion-webui環(huán)境安裝好后，啟動(dòng)python webui.py后發(fā)現(xiàn)，局域網(wǎng)里面是不能訪問(wèn)這個(gè)網(wǎng)頁(yè)的，為了解決這個(gè)問(wèn)題翻閱資料發(fā)現(xiàn)解決起來(lái)很簡(jiǎn)單。我們?nèi)?stable-diffusion-webui/modules/shared.py這個(gè)文件，把--listen設(shè)置為T(mén)rue，具體看下面代碼 增加default=True即可。
juggernautXL_version6Rundiffusion.safetensors文件是pth pytroch文件，需要先轉(zhuǎn)為diffusers 的文件結(jié)構(gòu)。 FP16在后面不好操作，所以最好先是FP32: 有了diffusers 的文件結(jié)構(gòu)，就可以轉(zhuǎn)onnx文件。 項(xiàng)目：https://huggingface.co/docs/diffusers/optimization/onnx stabilityai/stable-diffusion-xl-1.0-tensorrt 項(xiàng)目：https://hug
如果你想使用docker快速啟動(dòng)這個(gè)項(xiàng)目，你可以按下面這么操作（顯卡支持CUDA11.8）。如果你不懂docker，請(qǐng)參考別的教程。 模型文件即checkpoint已包含了與vae相關(guān)的參數(shù)。然而，穩(wěn)定擴(kuò)散官方和novelai泄露的文件都包含了額外的vae，用于改進(jìn)面部或其他細(xì)節(jié)。因此，加載vae文件實(shí)
參考鏈接： https://huggingface.co/blog/stable_diffusion#how-does-stable-diffusion-work 在這篇文章中，我們想展示如何使用Stable Diffusion with the ?? Diffusers library,，解釋模型是如何工作的，最后深入探討擴(kuò)散器是如何允許自定義圖像生成pipeline的。 如果你對(duì)擴(kuò)散模型完全陌生，我們建議你閱讀
生成式建模的擴(kuò)散思想實(shí)際上已經(jīng)在2015年（Sohl-Dickstein等人）提出，然而，直到2019年斯坦福大學(xué)（Song等人）、2020年Google Brain（Ho等人）才改進(jìn)了這個(gè)方法，從此引發(fā)了生成式模型的新潮流。目前，包括OpenAI的GLIDE和DALL-E 2，海德堡大學(xué)的Latent Diffusion和Google Brain的ImageGen，都基
論文：https://arxiv.org/abs/2401.15636 代碼：https://github.com/FreeStyleFreeLunch/FreeStyle 介紹 生成擴(kuò)散模型的快速發(fā)展極大地推進(jìn)了風(fēng)格遷移領(lǐng)域的發(fā)展。然而，大多數(shù)當(dāng)前基于擴(kuò)散模型的風(fēng)格轉(zhuǎn)移方法通常涉及緩慢的迭代優(yōu)化過(guò)程，例如模型微調(diào)和風(fēng)格概念的文本反轉(zhuǎn)。在本文中，我們
????????Controlnet 橫空出世以來(lái)，Stable Diffusion 從抽卡模式變?yōu)?引導(dǎo)控制模式，產(chǎn)生了質(zhì)的飛躍，再也不用在prompt中鉆研如何描述生成人物的動(dòng)作模式，他對(duì)AI畫(huà)師來(lái)說(shuō)生產(chǎn)力提高不知道多少倍，文末附100個(gè)Lora資源方便大家使用。對(duì)于論文作者，某渣深感佩服。 ControlNet直
