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问使用稳定扩散 stable diffusion的模型随机性问题？

提问于 2023-10-06 13:58:44

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想问问专家，这类 diffusion 稳定扩散模型经过训练之后，即使训练集处理的很干净，依然会有随机性生成一些不相干的内容，这是当前的一个技术缺陷吗？

对于这种情况有没有什么优化的方法？

模型

优化

stable diffusion

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stable diffusion的Unet的详解和稳定扩散

stable diffusion 2023腾讯·技术创作特训营第二期 chat nstableview

Unet是一种被广泛应用于图像分割任务的卷积神经网络结构。它的独特之处在于其编码器-解码器结构和跳跃链接的设计。本文将对Unet进行详细解析，并讨论其在稳定扩散方面的应用。

疯狂的KK

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最容易理解的解释Stable Diffusion（稳定扩散）原理的文章之一

变量编码模型内存原理

在AI盛行的当下，文本生成领域由ChatGPT独领风骚，文生图领域的头部则要数Midjourney和Stable Diffusion了。本文的主旨是向大家介绍Stable Diffusion的原理，后续会推出几期Stable Diffusion相关的干货分享，敬请期待。

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Diffusion扩散模型介绍

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在之前的GAN的时候，有一个非常大的问题，那就是GAN生成的图像缺乏多样性，它是以生成器生成的图像能骗过判别器为目标的，而不是以生成丰富的图像为目标的。有关GAN的理论部分可以参考Tensorflow深度学习算法整理(三) 中的对抗神经网络。

算法之名

2023/03/01

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机器学习神经网络深度学习人工智能 https

(说白了就是训练集)，核心过程如上图所示，扩散过程为从右到左 X_0 \to X_T 的过程，表示对图片逐渐加噪。

为为为什么

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使用stable-diffusion-webui 运行模型

开源 image png 脚本模型

注意勾选 Add Python 3.10.6 to PATH ，然后一路下一步即可

zhaoolee

2023/07/11

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【玩转GPU】部署使用Stable Diffusion 模型

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官方链接：https://mp.weixin.qq.com/s/nhB7Hsjz_aLkSrUT0mqHWw

疯狂的KK

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Stability AI发布基于稳定扩散的音频生成模型Stable Audio

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近日Stability AI推出了一款名为Stable Audio的尖端生成模型，该模型可以根据用户提供的文本提示来创建音乐。在NVIDIA A100 GPU上Stable Audio可以在一秒钟内以44.1 kHz的采样率产生95秒的立体声音频，与原始录音相比，该模型处理时间的大幅减少归因于它对压缩音频潜在表示的有效处理。

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2023/09/21

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Diffusion Model 扩散模型速览

神经网络 model 模型数据算法

近年来，AI生成艺术领域取得了长足的进步，其中Diffusion Model的兴起可以说是一个重要的里程碑。Diffusion Model是一种生成模型，它使用了一个深度神经网络来建模图像的像素级别分布。相较于传统的生成模型，Diffusion Model不需要计算任何显式的概率分布，而是采用一个简单的随机游走过程来生成图像。这种方法能够处理高维度、复杂的数据，并且可以产生高质量的图像。因此，Diffusion Model已经成为生成艺术领域最受欢迎的技术之一。通过使用Diffusion Model，人们能够生成逼真的图像、视频、音频等内容，进一步推动了AI在艺术创作中的应用。在本文中，我将解释它如何使用说明。

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2023/05/15

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Stable Diffusion采样速度翻倍！仅需10到25步的扩散模型采样算法

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要说 AI 领域今年影响力最大的进展，爆火的 AI 作图绝对是其中之一。设计者只需要输入对图片的文字描述，就可以由 AI 生成一张质量极高的高分辨率图片。目前，使用范围最广的当属 StabilityAI 的开源模型 Stable Diffusion，模型一经开源就在社区引起了广泛的讨论。

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使用ControlNet 控制 Stable Diffusion

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本文略长，需一定耐心看完！不当处望指出。前言扩散模型(DMs)将生成过程顺序分解，基于去噪自动编码器实现，在图像数据和其它数据上实现了先进的生成结果。此外，它们可以添加引导机制来控制图像生成过程而无需再训练。然而，由于这些模型直接在像素空间中操作，优化扩散模型DM消耗数百个GPU天，且由于一步一步顺序计算，推理非常昂贵。为在有限的计算资源上进行DM训练，同时保持其质量和灵活性，本文应用了预训练自动编码器的潜在空间。与之前的工作相比，在这种表示上训练扩散模型，可以在复杂性降低和细节保留之间达到一个接近最

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深入浅出stable diffusion：AI作画技术背后的潜在扩散模型论文解读

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2023/08/28

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速度惊人！手机跑Stable Diffusion，12秒出图，谷歌加速扩散模型破记录

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2023/04/14

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建议使用不少于 16 GB 内存，并有 60GB 以上的硬盘空间。需要用到 CUDA 架构，推荐使用 N 卡。（目前已经有了对 A 卡的相关支持，但运算的速度依旧明显慢于 N 卡，参见：

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Stable Diffusion 开源模型 SDXL 1.0 发布

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一晃四个月的时间过去了，Stability AI 团队终于发布了 SDXL 1.0。当然在这中间发布过几个中间版本，分别是 SDXL beta 和 SDXL 0.9。相较于 SDXL 0.9 的仅供研究的版本，这次的完整版本进步明显，是目前最好的开放图像生成模型。经过 Discord 上收集的实验数据，与其他开放模型相比，人们更喜欢 SDXL 1.0 生成的图像。

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Stable Diffusion 是如何运行的

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最近，更文速度有点慢，不是说创作到了瓶颈,（放心，原来的各种系列文章都有准备和更文计划，当然，如果大家有想了解的技术方向也可以评论和私聊。我可以和大家一起学习研究）而是，最近新公司业务比较多，每天下班回来了，有点心力交瘁了。熟悉博主的都知道，平时的学习和更文都是利用下班时间。

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使用 Docker 来快速上手中文 Stable Diffusion 模型：太乙

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本篇文章，我们聊聊如何使用 Docker 快速运行中文 Stable Diffusion 模型：太乙。

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实战制作stable diffusion的修复模型inpaint model

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