Stable Diffusion AI绘画学习指南【常用模型,采样器介绍】

已于 2023-08-01 15:30:21 修改
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分类专栏： AI 文章标签： stable diffusion AI作画 人工智能
于 2023-08-01 15:29:22 首次发布
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常用采样器、目前有20个采样步骤越多每个步之间的降噪越小，减少采样过程中的截断误差，结果越好

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AI绘画 | stable diffusion简介和原理
洛阳泰山的博客
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随着深度学习技术的不断发展，文本到图像生成已经成为了研究的热点领域。过去几年中，出现了许多文本到图像的生成模型，如GANs、VQ-VAE等。这些模型在生成图像时，通常需要使用大量的数据和计算资源，并且生成的图像质量也参差不齐。因此，开发一种更加稳定、高效且能够生成高质量图像的文本到图像生成模型成为了当务之急。在这个背景下，Stable Diffusion应运而生。该模型由CompVis、Stability AI和LAION的研究人员和工程师共同开发，于2022年发布。
Stable Diffusion教程 ——采样器详解及对比，建议收藏！
z099164的博客
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AI绘画SD 教程 - 采样器详解及对比，建议收藏！
白帽阿叁的博客
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AI绘图的场景应用：文生图、图生图
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【AIGC】Stable Diffusion的采样器入门
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02-12 3688
在 Stable Diffusion或其他图像生成模型中，图像收敛通常意味着生成的图像质量和逼真度逐渐提高，同时图像的多样性和噪声减少。图像收敛是图像生成任务中的一个重要目标，它表示模型学习到了数据的重要特征和分布规律，并能够生成与真实数据相似的图像。较高的温度值会增加随机性，导致生成更多样化的图像，而较低的温度值则会减少随机性，使生成图像更加稳定。UniPC：UniPC 采样器是一种基于单个预测器的采样器，可能具有较低的计算成本和较快的生成速度，但可能会牺牲一些图像质量。
AI 绘画Stable Diffusion 研究（八）sd采样方法详解
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AI绘画利器：Stable-Diffusion-ComfyUI保姆级教程
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Stable Diffusion AI绘画
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我们今天来了解一下最近很火的SD模型✨在人工智能领域，生成模型一直是研究的热点之一。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。它的核心思想是将数据生成过程看作是一个随机过程，通过学习这个随机过程的条件概率分布，我们可以生成新的数据样本。
出图效率倍增！47个高质量的 Stable Diffusion 常用模型推荐
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05-14 4427
目前文生图的主流 AI 绘画平台主要有三种：Midjourney、Stable Diffusion、DALL·E。如果要在实际工作场景中应用，我更推荐 Stable Diffusion。
stable diffusion——采样器【学习笔记】
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无论是老派采样器还是新的采样器算法，不少算法名中都包含了a，其中a表示祖先采样器，祖先采样器生成画面不收敛。
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采样器负责执行去噪步骤。为了生成图像，Stable Diffusion 首先在潜在空间中生成完全随机的图像。然后噪声预测器估计图像的噪声。从图像中减去预测的噪声。这个过程重复十几次。最后，你会得到一个干净的图像。这个去噪过程称为采样，因为稳定扩散技术每一步都会生成一个新的样本图像。采样中使用的方法称为采样器或采样方法。采样只是稳定扩散模型的一部分。阅读文章“稳定扩散如何工作？”如果你想了解整个模型。下面是一个正在运行的采样过程。采样器逐渐产生越来越清晰的图像。
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采样器算法负责控制去噪的具体操作，而另一个名为“噪声调度器”（noise scheduler）的算法则负责调节去噪的程度，决定每一步去除多少噪声，以确保整个过程高效又精准。
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生成扩散模型的快速发展极大地推进了风格迁移领域的发展。然而，大多数当前基于扩散模型的风格转移方法通常涉及缓慢的迭代优化过程，例如模型微调和风格概念的文本反转。在本文中，我们介绍了，这是一种基于预先训练的大型扩散模型构建的创新风格转移方法，无需进一步优化。此外，我们的方法仅通过所需样式的文本描述即可实现样式迁移，从而消除了样式图像的必要性。具体来说，我们提出了一种双流编码器和单流解码器架构，取代了扩散模型中的传统 U-Net。在双流编码器中，两个不同的分支将内容图像和风格文本提示作为输入，实现内容和风格解耦。
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