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Stable Diffusion原理：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/632866251
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文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-510914.html
源码中的模型：
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先把人家的git放过来：https://github.com/CompVis/stable-diffusion 40.7k 的stars， flask 和 django 两个web框架也不过如此数量级吧。 就是给一段文字，它能按照文字描述给你画画。画出来的还挺好看，是一个text-to-image diffusion model 是基于transformer 和多模态的一个产品。 Stable Diffusion is a la
代码：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/ CUDA 11.8 制作了一个镜像，可以直接开启stable diffusion的web ui 服务。 确定自己的显卡支持CUDA11.8，启动此镜像方式： 进入容器后启动stable-diffusion-webui ： 当然，你可以把model文件通过docker -v挂载出来，方法如下。 先启动容器：
Inpaint是Stable Diffusion中的常用方法，一起简单学习一下。 https://github.com/bubbliiiing/stable-diffusion 喜欢的可以点个star噢。 txt2img的原理如博文 Diffusion扩散模型学习2——Stable Diffusion结构解析-以文本生成图像（文生图，txt2img）为例 img2img的原理如博文 Diffusion扩散模型学习3——Sta
juggernautXL_version6Rundiffusion.safetensors文件是pth pytroch文件，需要先转为diffusers 的文件结构。 FP16在后面不好操作，所以最好先是FP32: 有了diffusers 的文件结构，就可以转onnx文件。 项目：https://huggingface.co/docs/diffusers/optimization/onnx stabilityai/stable-diffusion-xl-1.0-tensorrt 项目：https://hug
当你把stable-diffusion-webui环境安装好后，启动python webui.py后发现，局域网里面是不能访问这个网页的，为了解决这个问题翻阅资料发现解决起来很简单。我们去 stable-diffusion-webui/modules/shared.py这个文件，把--listen设置为True，具体看下面代码 增加default=True即可。
如果你想使用docker快速启动这个项目，你可以按下面这么操作（显卡支持CUDA11.8）。如果你不懂docker，请参考别的教程。 模型文件即checkpoint已包含了与vae相关的参数。然而，稳定扩散官方和novelai泄露的文件都包含了额外的vae，用于改进面部或其他细节。因此，加载vae文件实
参考链接： https://huggingface.co/blog/stable_diffusion#how-does-stable-diffusion-work 在这篇文章中，我们想展示如何使用Stable Diffusion with the 🧨 Diffusers library,，解释模型是如何工作的，最后深入探讨扩散器是如何允许自定义图像生成pipeline的。 如果你对扩散模型完全陌生，我们建议你阅读
生成式建模的扩散思想实际上已经在2015年（Sohl-Dickstein等人）提出，然而，直到2019年斯坦福大学（Song等人）、2020年Google Brain（Ho等人）才改进了这个方法，从此引发了生成式模型的新潮流。目前，包括OpenAI的GLIDE和DALL-E 2，海德堡大学的Latent Diffusion和Google Brain的ImageGen，都基
论文：https://arxiv.org/abs/2401.15636 代码：https://github.com/FreeStyleFreeLunch/FreeStyle 介绍 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
Controlnet 横空出世以来，Stable Diffusion 从抽卡模式变为 引导控制模式，产生了质的飞跃，再也不用在prompt中钻研如何描述生成人物的动作模式，他对AI画师来说生产力提高不知道多少倍，文末附100个Lora资源方便大家使用。对于论文作者，某渣深感佩服。 ControlNet直
