diffusion专题

使用亚马逊Bedrock的Stable Diffusion XL模型实现文本到图像生成：探索AI的无限创意

引言什么是Amazon Bedrock？ Amazon Bedrock是亚马逊云服务（AWS）推出的一项旗舰服务，旨在推动生成式人工智能（AI）在各行业的广泛应用。它的核心功能是提供由顶尖AI公司（如AI21 Labs、Anthropic、Cohere、Meta、Mistral AI、Stability AI以及亚马逊自身）开发的多种基础模型（Foundation Models，简称FMs）。

Differential Diffusion，赋予每个像素它应有的力量，以及在comfyui中的测试效果

🥽原论文要点首先是原论文地址：https://differential-diffusion.github.io/paper.pdf 其次是git介绍地址：GitHub - exx8/differential-diffusion 感兴趣的朋友们可以自行阅读。首先，论文开篇就给了一个例子：我们的方法根据给定的图片和文本提示，以不同的程度改变图像的不同区域。这种可控性允许我们再现

diffusion model 合集

diffusion model 整理 DDPM：前向一步到位，从数据集里的图片加噪声，根据随机到的 t t t 决定混合的比例，反向要慢慢迭代，DDPM是用了1000步迭代。模型的输入是带噪声图和 t，t 先生成embedding后，用通道和的方式加到每一层中间去：训练过程是对每个样本分配一个随机的t，采样一个高斯噪声 ϵ \epsilon ϵ，然后根据 t 对图片和噪声进行混合，将加噪

如何在算家云搭建模型Stable-diffusion-webUI（AI绘画）

一、Stable Diffusion WebUI简介 Stable Diffusion WebUI 是一个网页版的 AI 绘画工具，基于强大的绘画模型Stable Diffusion ，可以实现文生图、图生图等。二、模型搭建流程 1.选择主机和镜像（1）进入算家云的“应用社区”，点击搜索或者找到"stable-diffusion-webui，进入详情页后，点击“创建应用”

Stable Diffusion【提示词】【居家设计】：AI绘画给你的客厅带来前所未有的视觉盛宴！

前言参数设置大模型：RealVisXL V4.0 Lightning采样器：DPM++ SDE Karras采样迭代步数：5CFG：2图片宽高：1024*1024反向提示词：(octane render, render, drawing, anime, bad photo, bad photography:1.3),(worst quality, low quality, blurry:1.2

StyleGAN和Diffusion结合能擦出什么火花？PreciseControl：实现文本到图像生成中的精确属性控制！

之前给大家介绍过CycleGAN和Diffusion结合的一项优秀的工作，感兴趣的小伙伴可以点击以下链接阅读～图像转换新风尚！当CycleGAN遇到Diffusion能擦出什么火花？CycleGAN-Turbo来了！今天给大家介绍StyleGAN和Diffusion结合的一项工作PreciseControl，通过结合扩散模型和 StyleGAN 实现文本到图像生成中的精确属性控制，该文章已

VideoCrafter1:Open Diffusion models for high-quality video generation

https://zhuanlan.zhihu.com/p/677918122https://zhuanlan.zhihu.com/p/677918122 视频生成无论是文生视频，还是图生视频，图生视频这块普遍的操作还是将图片作为一个模态crossattention进unet进行去噪，这一步是需要训练的，svd除此之外，还将图片和noise做拼接，这一步，很多文生视频的方式通过通过这一步来扩展其成

24全网最全stable diffusion模型讲解！快来！！新手必收藏！！

前言手把手教你入门绘图超强的AI绘画程序Stable Diffusion，用户只需要输入一段图片的文字描述，即可生成精美的绘画。给大家带来了全新Stable Diffusion保姆级教程资料包（文末可获取） AI模型最新展现出的图像生成能力远远超出人们的预期，直接根据文字描述就能创造出具有惊人视觉效果的图像，其背后的运行机制显得十分神秘与神奇，但确实影响了人类创造艺术的方式。 AI模型最新

Stable Diffusion之提示词指南(三)

在上一篇的文章中，我们讲解了Stable Diffusion提示词的高级用法，对于一些高级属性有了了解。如果有不记得的，可以再去看看———Stable Diffusion之提示词指南(二)。今天我们讲解一下负提示词。负提示词负向提示词：简单说就是告诉AI你想不要绘制什么，不要在画面中出现的内容。可以看到在Web UI页面中负提示词也是和正提示词一样，有一个输入框，一般我们不输入也是

利用Streamlit前端框架开发Stable Diffusion模型图像生成网页应用（下篇）

今天介绍亚马逊云科技推出的国际前沿人工智能模型平台Amazon Bedrock上的Stability Diffusion模型开发生成式AI图像生成应用！本系列共有3篇，在上篇中我们学习了如何在亚马逊云科技控制台上体验该模型的每个特色功能，如文生图、图生图、图像修复等。中篇我们介绍了如何通过API代码实现以上功能。接下来在下篇中我将带大家沉浸式实操，通过Stability Difussion模型

diffusion 模型gguf量化使用案例，支持CPU运行

参考： https://github.com/leejet/stable-diffusion.cpp 在线demo使用： https://colab.research.google.com/drive/1NkAzSn3iYOwkY1Jy7qJfV_d2ZMHQmXrK?usp=sharing 一般gguf量化质量 fp16 > Q8 > fp8 > Q4 > Q4k_m > Q4k_

24最新Stable Diffusion入门指南（看完必会）超全面

前言今天写这个帖子是带大家了解一款强大的 AI 绘画工具——Stable Diffusion，可以帮你解决很多应用层面的[AI控图]问题。关于 Stable Diffusion 的内容很多，在本篇教程里，我会先为你介绍 Stable Diffusion 模型的运行原理、发展历程和相较于其他 AI 绘图应用的区别。一、关于 Stable Diffusion 的几个名词相信大家或多或少

AI绘图提示词/咒语/词缀/关键词使用指南（Stable Diffusion Prompt 最强提示词手册）

一、为什么学习AI绘画关键词在人工智能技术飞速发展的今天，AI绘画已成为艺术领域的一大热点。学习AI绘画关键词，不仅有助于我们掌握这一新兴技术，还能拓宽我们的创作思路，实现艺术与技术的完美融合。以下是学习AI绘画关键词的几个原因：提升创作效率：AI绘画可以帮助我们快速生成草图、概念图和成品图，大大提高创作效率。拓宽创作领域：掌握AI绘画关键词，可以让我们在数字艺术、游戏设计、动画制作等多个

Stable Diffusion majicMIX_realistic模型的介绍及使用

一、简介 majicMIX_realistic模型是一种能够渲染出具有神秘或幻想色彩的真实场景的AI模型。这个模型的特点是在现实场景的基础上，通过加入一些魔法与奇幻元素来营造出极具画面效果和吸引力的图像。传统意义的现实场景虽然真实，但通常情况下缺乏奇幻性，而majicMIX_realistic模型就是为了解决这个问题而设计的。该模型不仅适合生成各种魔法神秘场景，如城堡、魔法森林、奇幻岛屿等等，

DynamiCrafter:Animating open-domain images with video diffusion priors

1.Method 图像条件视频生成， 1.1 Image Dynamics from Video Diffusion Priors 1.1.1 文本对齐的上下文表征文本嵌入通过clip构建，图像通过clip编码，主要代表语义层面的视觉内容，未能捕获图像的完整信息，为了提取更完整的信息，使用来自clip图像vit最后一层的全视觉标记，该token在条件图像生成时表现出了高保真度，为

DIFFUSION 系列笔记| Latent Diffusion Model、Stable Diffusion基础概念、数学原理、代码分析、案例展示

目录 Latent Diffusion Model LDM 主要思想 LDM使用示例 LDM Pipeline LDM 中的 UNET 准备时间步 time steps 预处理阶段 pre-process 下采样过程 down sampling 中间处理 mid processing 上采样 upsampling 后处理 post-process LDM Super

AI绘画Stable Diffusion【插件篇】：轻松将图片中背景删除，哪里不要删哪里，抠图再也不香了！

许多免费的在线应用程序可让您免费删除图像的背景。但出于隐私考虑，您可能不想使用它们。在这篇文章中，您将学习如何使用SD插件来删除计算机上本地任何图像的背景。您将完全控制图像的存储方式。当然本文也会介绍一些高级选项来优化背景去除。一. webui-rembg插件介绍 Rembg插件是一个删除图像背景的工具。您可以使用它来删除任何图像的背景，无论是真实图片还是AI生成的图片。我们看一下它的使

diffusion model（扩散模型）DDPM解析

DDPM 前向阶段重复 2-5 步骤 x 0 ∼ q ( x 0 ) \mathbf{x}_0\sim q(\mathbf{x}_0) x0∼q(x0)从数据集中采样一张图片 t ∼ U n i f o r m ( { 1 , … , T } ) t\sim\mathrm{Uniform}(\{1,\ldots,T\}) t∼Uniform({1,…,T})，从 1~T 中随机挑选一

生成式AI扩散模型-Diffusion Model【李宏毅2023】概念讲解、原理剖析笔记

目录一、Diffusion的基本概念和运作方法 1.Diffusion Model是如何运作的？ 2.Denoise模块内部正在做的事情如何训练Noise predictor？ 1）Forward Process (Diffusion Process) 2）noise predictor 3.Text-to-Image 4.两个Algorithm 二、Diffusion Fr

stable-diffusion-webui 部署，启用 api 服务

stable-diffusion-webui 部署，启用 api 服务 api 文档参考 https://profaneservitor.github.io/sdwui-docs/api/ api 源码路径是 stable-diffusion-webui/modules/api/api.py 我系统是 ubuntu22.04 conda 环境torchpgu , python 是 3.11

【前沿技术】扩散模型Stable Diffusion原理与应用

Stable Diffusion是一种基于扩散模型（Diffusion Models）的生成技术，近年来在图像生成和其他生成任务中取得了显著的进展。该技术以其高质量的生成效果、稳定的训练过程和广泛的应用前景，迅速在学术界和工业界引起了广泛关注。以下是关于Stable Diffusion的详细介绍。 01 Diffusion Model的概念在前向的过程中，不断地向数据中加入噪音，让图像由

Stable Diffusion【XL Lora】推荐！AI助力服装设计，让服装拆分设计就是这么高效！

今天给大家介绍一个服装饰品分类背景的基于SDXL的Lora模型：分类背景 XUER。该模型是由作者（B站绪儿已成精）炼制，非常适合饰品服装分类背景。绪儿大佬其实推出了很多非常棒的模型，比如之前非常受大家喜欢的敦煌飞天、超梦幻场景等模型。下面我们来实际体验一下，看使用这个模型出来的图片效果如何吧。下载链接 https://www.liblib.art/modelinfo/c0

【扩散模型系列学习】Diffusion Model

Denoising Diffusion Probabilistic Models 生成模型简介生成式模型：生成是“言出法随”生成是“涌现” or “幻觉” 定义：一个能随机生成与训练数据一致的模型问题：如何对训练数据建模？如何采样？思路：从一个简单分布采样是容易的从简单分布到观测数据分布是可以拟合的生成模型的解题思路：将观测数据分布映射到简单分布【encod

Stable Diffusion【XL Lora】效果太赞了！AI助力服装设计，让服装拆分设计就是这么高效

今天带了一款非常适合服装设计的SD XL Lora模型——【服装拆分】绪儿分类背景 XUER，该模型是由绪儿大佬炼制，非常适合饰品服装分类背景。绪儿大佬其实推出了很多非常棒的模型，比如之前非常受大家喜欢的敦煌飞天、超梦幻场景等模型。那么我们今天一起来看一看这款服饰拆分模型。 Lora模型下载地址： https://www.liblib.art/modelinfo/c0b7a367971

语言图像模型大一统！Meta将Transformer和Diffusion融合，多模态AI王者登场

【导读】就在刚刚，Meta最新发布的Transfusion，能够训练生成文本和图像的统一模型了！完美融合Transformer和扩散领域之后，语言模型和图像大一统，又近了一步。也就是说，真正的多模态AI模型，可能很快就要来了！ Transformer和Diffusion，终于有了一次出色的融合。自此，语言模型和图像生成大一统的时代，也就不远了！这背后，正是Meta最近发布的Tran

大模型之二十六-Diffusion model实例浅析

在2022年，midjourney、DALL-E以及Stable Diffusion三个文生图模型引爆了机器生产文生图领域，他们的模型能够在可控条件（标签、文本描述）下生成高分辨率、细节丰富的多样性图像，这在视觉上往往难以与真实图像区分。以下是他们几个简单的效果对比图。学术和工业界对他们采用的 Diffusion 模型兴趣迅速增长，导致了大量的研究、改进和创新。这推动了技术的发展和成熟，