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Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战
前言：之前的博客《如何定制属于自己的stable diffusion？Dreambooth原理详解和代码实战》详细解读了dreambooth，不过那篇博客的代码讲解部分主要基于mmagic，不过瘾。这篇博客讲解一下diffuser的drembooth的部分。
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Stable diffusion是一个基于Latent Diffusion Models（LDMs）实现的的文图生成（text-to-image）模型。 2022年8月，游戏设计师Jason Allen凭借AI绘画作品《太空歌剧院（Théâtre D’opéra Spatial）》获得美国科罗拉多州博览会“数字艺术/数码摄影“竞赛单元一等奖，“AI绘画”引发全球热议。得力
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战 前言 ：今天是劳动节，先向广大劳动者们致敬！AIGC大模型(如stable diffusion models)的训练成本已经超过绝大多数人的承受范围，彻底沦为中大厂/科研大组的“御用品”，这也是大模型时代的必然趋势。如何利用已有的开源大模型，微调出
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战 前言： Diffusion视频生成的时间连贯性问题是可控视频生成问题最大的挑战。Control-A-Video提出的时空一致性建模法、残差噪声初始化法和首帧定型法能有效解决这一问题，非常值得我们借鉴。博主详细解读论文和代码，并给出一些自己的
Diffusion Models专栏文章汇总：入门与实战 前言： DALL·E 2、imagen、GLIDE是最著名的三个text-to-image的扩散模型，是diffusion models第一个火出圈的任务。这篇博客将会详细解读DALL·E 2《Hierarchical Text-Conditional Image Generation with CLIP Latents》的原理。 目录 背景知识：CLIP简介 方法概述
Stable Diffusion 是用 LAION-5B 的子集（图像大小为512*512）训练的扩散模型。此模型冻结 CLIP 的 ViT-L/14 文本编码器建模 prompt text。模型包含 860M UNet 和123M 文本编码器，可运行在具有至少10GB VRAM 的 GPU 上。 HF主页：https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion Colab：https://colab.research.google.c
首先diffusion模型和VAE、Flow、Gan等模型类似，均属于生成模型，可以和GCN、CNN等其他深度学习网络相结合，完成特定的生成任务，如下图： 基于 GAN 生成模型，基于 VAE 的生成模型，以及基于 flow 的生成模型它们都可以生成较高质量的样本，但每种方法都有其局限性。GAN 在对抗
论文： 《DreamBooth: Fine Tuning Text-to-Image Diffusion Models for Subject-Driven Generation》 project： https://dreambooth.github.io/ 第三方代码： https://github.com/XavierXiao/Dreambooth-Stable-Diffusion 文本生成图像模型取得不错进展，但是无法根据提供的参考集生成新模态。DreamBooth利用预训练模型语义先验及
之前学习了 DDPM(DDPM原理与代码剖析)和 IDDPM(IDDPM原理和代码剖析)， 这次又来学习另一种重要的扩散模型。它的采样速度比DDPM快很多(respacing)，扩散过程不依赖马尔科夫链。 Denoising diffusion implicit models, ICLR 2021 摘选paper一些重要思想。 (1) 由于DDPM加噪基于马尔科夫链过程，那么
Stable-Diffusion、Imagen等文生图大模型已经具备了强大的生成能力，假设我们的Prompt为 [Cyberpunk Style]，SD或许能很快画出赛博朋克风格的一幅画。但你作为一个不知名的人，不能奢求SD在训练的时候把你自己想要的风格也加进去吧？这时就需要我们能自己个性化调整一下原始的基
