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AIGC
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关 注 公主号：Goodnote，专栏文章私信限时Free。好评笔记，记录一些好玩的计算机笔记。人工智能基础课程《机器学习》、《深度学习》相关的课程知识已更新完。AIGC图像生成模型和多模态相关的部分关键论文解读解读基本完成，接下来更新AIGC视频生成的相关模型及论文。
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Stable Diffusion模型微调之ControlNet
本文是SD 模型微调方法 ControlNet详细的介绍，包括数据集准备，模型微调过程，推理过程，优缺点等。原创 2025-02-19 09:56:18 · 1492 阅读 · 0 评论 -
SD模型微调之Textual Inversion和Embedding fine-tuning
SD模型微调方法Textual Inversion详细介绍，包括数据集准备，模型微调过程，推理过程，优缺点等。原创 2024-12-29 10:30:29 · 1623 阅读 · 0 评论 -
DALL·E 2模型及其论文详解
详细介绍DALL·E 2的模型架构和训练过程，详细解读其论文《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》。原创 2025-01-03 10:43:30 · 1063 阅读 · 0 评论 -
CogView 2 模型及论文详解
本文详细介绍 CogView 2 模型的设计及其论文解读。CogView 2 的实现是：预训练一个CogLM模型（CogLM的结构还是VA-VAE和Transformer组合），并且通过分层生成微调CogLM模型，实现高分辨率图像的快速生成。原创 2025-02-15 18:32:52 · 1111 阅读 · 0 评论 -
GLIDE模型（DALL·E 2模型核心部件）
本文详细介绍了OpenAI的DALL·E 2模型中重要的组成部分，用于图像生成的GLIDE模型及其论文。原创 2025-01-06 10:06:01 · 1828 阅读 · 0 评论 -
CogView 3 模型及其论文详解
本文详细介绍 CogView 3 模型的设计及其论文解读。CogView3 采用了扩散模型，并且使用了级联框架进行分阶段生成，摒弃了之前系列中使用的 VQ-VAE 和 Transformer 结合的架构。原创 2025-01-10 10:00:16 · 1415 阅读 · 6 评论 -
CogView模型及其论文详解
本文详细介绍CogView模型的设计及其论文解读。CogView 的基本架构与 DALL·E 类似，都使用了 VQ-VAE（Vector Quantized Variational Autoencoder）进行图像编码，并结合 Transformer 进行生成。原创 2025-01-07 10:38:11 · 2074 阅读 · 0 评论 -
DALL·E 3模型及其论文详解
详细介绍DALL·E 3的模型架构和训练过程，详细解读其论文《Improving Image Generation with Better Captions》。原创 2024-12-25 09:49:31 · 2548 阅读 · 0 评论 -
DALL·E模型及其论文详解
详细介绍DALL·E的模型架构和训练过程，详细解读其论文Zero-Shot Text-to-Image Generation。原创 2024-12-23 10:15:31 · 1503 阅读 · 0 评论 -
多模态论文笔记——dVAE（DALL·E的核心部件）
详细介绍DALL·E的核心部件之一——dVAE，在VQ-VAE的基础上使用Gumbel-Softmax实现采样，用于图像生成。原创 2024-12-22 09:59:17 · 1804 阅读 · 1 评论 -
多模态论文笔记——VQ-VAE和VQ-VAE-2
本文详细介绍VQ-VAE和VQ-VAE-2的原理和训练过程，为后面的dVAE在DALLE中的使用打下坚实的基础。原创 2024-12-21 09:24:57 · 2428 阅读 · 1 评论 -
SD模型微调之ControlNet文章解读
解读高赞ControlNet文章，主要内容是ControlNet的实现原理和种类。原创 2024-12-19 09:25:04 · 1841 阅读 · 0 评论 -
SD模型微调之解读LORA及其变种介绍
解读高赞LoRA文章，主要内容是LoRA的变种及其优化。原创 2024-12-17 09:42:14 · 2132 阅读 · 0 评论 -
SD模型微调之LoRA
SD模型微调方法LoRA详细介绍，包括数据集准备，模型微调过程，推理过程，优缺点等。原创 2024-12-16 10:33:27 · 2064 阅读 · 0 评论 -
SD模型微调之DreamBooth
SD模型微调方法DreamBooth详细介绍，包括数据集准备，模型微调过程，优缺点等。原创 2024-12-15 10:21:17 · 2140 阅读 · 0 评论 -
SD3的采样下篇——Rectified Flow
SD3模型的采样方法下篇——Rectified Flow。号称最强模型之一的文生图模型使用的采样方法，和之前的SD系列模型完全不一样的采样方法。原创 2024-12-14 09:32:08 · 1395 阅读 · 0 评论 -
SD3的采样上篇——Flow Matching
SD3模型的采样方法上篇——Flow Matching。号称最强模型之一的文生图模型使用的采样方法，和之前的SD系列模型完全不一样的采样方法。原创 2024-12-13 10:24:34 · 1627 阅读 · 0 评论 -
FLUX.1概要——原SD核心团队推出的最强文生图
简要介绍——目前最强文生图FLUX.1模型。原SD核心团队重建的Black Forest Labs（黑森林实验室）推出。原创 2024-12-12 09:48:51 · 3925 阅读 · 0 评论 -
Stable Diffusion 3详解
详细介绍SD 3的主要模型改进和训练过程中的优化和细节。对难点进行了额外知识点补充，保证小白能读懂。原创 2024-12-11 09:54:53 · 2777 阅读 · 0 评论 -
DiT（Diffusion Transformer）详解——AIGC时代的新宠儿
本文详细介绍AIGC时代的新宠儿DiT，Transformer和Diffusion结合起来的，图像和视频生成的领域的必备结构。原创 2024-12-10 10:12:20 · 2840 阅读 · 0 评论 -
SDXL的优化工作
本文详细介绍SDXL在SD系列的基础上做了什么优化，包括模型架构优化和训练过程数据的相关优化策略。原创 2024-12-09 10:27:50 · 1401 阅读 · 0 评论 -
Stable Diffusion中U-Net的前世今生与核心知识
U-Net的介绍，包括传统的U-Net和SD模型中的U-Net，推理、训练过程。原创 2024-12-08 09:33:49 · 1399 阅读 · 0 评论 -
Stable Diffusion核心网络结构——U-Net
详细介绍Stable Diffusion核心网络结构——U-Net，作用，架构，加噪去噪过程损失函数等。原创 2024-12-07 15:30:00 · 2674 阅读 · 0 评论 -
Stable Diffusion核心网络结构——CLIP Text Encoder
详细介绍Stable Diffusion核心网络结构——CLIP，作用，架构等。原创 2024-12-07 11:15:20 · 2025 阅读 · 0 评论 -
Stable Diffusion核心网络结构——VAE
本文详细介绍SD模型的三部件之一——VAE，阐述VAE在SD模型中的作用和完整的架构。原创 2024-12-06 10:09:01 · 2024 阅读 · 0 评论 -
Diffusion Model 原理
本文详细介绍 Diffusion 模型的原理，包括前行传播和反向去噪的公式推导，以及训练和推理的过程。原创 2024-12-05 10:35:17 · 1764 阅读 · 0 评论 -
Stable Diffusion的加噪和去噪详解
本文详细介绍Stable Diffusion的加噪和去噪过程中的调度算法和采样算法，包括部分公式的讲解。原创 2024-12-04 09:51:50 · 1435 阅读 · 0 评论 -
Stable diffusion详细讲解
本文详细介绍Stable Diffusion，概括扩散模型的前向扩散和反向扩散过程，以及SD训练的全过程。原创 2024-12-03 14:15:00 · 1883 阅读 · 0 评论 -
Stable Diffusion概要讲解
本文概要介绍Stable Diffusion，包括模型类型，SD模型的组成部件CLIP，VAE和U-Net，以及Dreambooth、LoRA、Embedding等微调技术。原创 2024-12-02 14:56:47 · 1500 阅读 · 0 评论