DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战前言：这个系列曾经写过三篇文章专门讲代码，分别从数据集、超参数、loss设计、参数计算、Unet结构、正向过程、逆向过程等部分详细介绍了如何搭建DDPM。Diffusionmodels领域发展神速，最近半年代表作品有OpenAI的GLIDE、DALL-E2，GoogleBrain的ImageGen，海森堡大学的LatentDiffusion。这篇博客针对入门新手讲解一下如何利用已有的资源快速搭建自己的Diffusionmodels。来自博客《DiffusionModels专栏文章汇总：入门与实战》目录
目前AI绘图还是比较像开盲盒，虽然能根据语义提供惊艳的图片，但是与设计师所构思的目标还是有一定距离。那像我们这种没有绘画功底的程序员想要制作出心中的人物（尤其手脚）姿态，该怎样减少随机开盒的次数呢？本文提供几种精确控制人物动作的方法。如果要了解如何安装sd，可参考《Windows安装StableDiffusionWebUI及问题解决记录》；如果要了解各种模型及配置参数，可参考《StableDiffusion个人推荐的各种模型及设置参数、扩展应用等合集》；如果遇到运行使用时的问题，可参考《Windows使用StableDiffusion时遇到的各种问题整理》。注意：正式使用前请先确认你的Stab
目前AI绘图还是比较像开盲盒，虽然能根据语义提供惊艳的图片，但是与设计师所构思的目标还是有一定距离。那像我们这种没有绘画功底的程序员想要制作出心中的人物（尤其手脚）姿态，该怎样减少随机开盒的次数呢？本文提供几种精确控制人物动作的方法。如果要了解如何安装sd，可参考《Windows安装StableDiffusionWebUI及问题解决记录》；如果要了解各种模型及配置参数，可参考《StableDiffusion个人推荐的各种模型及设置参数、扩展应用等合集》；如果遇到运行使用时的问题，可参考《Windows使用StableDiffusion时遇到的各种问题整理》。注意：正式使用前请先确认你的Stab
系统环境：腾讯云服务器，centos7.6基础环境安装git安装（直接安装高版本的）(默认安装的是1.8版本的。没有-c命令，需要升级）参考：https://blog.csdn.net/qq_28903377/article/details/86148687https://blog.csdn.net/qq_42881737/article/details/125803162无法生效时，把/usr/bin/git删除安装python3.10参考：https://blog.csdn.net/zltliqi/article/details/126449120修改python指向到3.10版本的。这样
系统环境：腾讯云服务器，centos7.6基础环境安装git安装（直接安装高版本的）(默认安装的是1.8版本的。没有-c命令，需要升级）参考：https://blog.csdn.net/qq_28903377/article/details/86148687https://blog.csdn.net/qq_42881737/article/details/125803162无法生效时，把/usr/bin/git删除安装python3.10参考：https://blog.csdn.net/zltliqi/article/details/126449120修改python指向到3.10版本的。这样
目录1AI绘画技术飞跃2效果展示3环境配置3.1下载基础模型3.2更新.NET和模型3.3下载绘画模型3.4启动项目3.5标签配置4结语1AI绘画技术飞跃近期，人工智能技术的发展似乎反复出圈。AI绘画、AI编曲、AI写代码、AI对话等概念不断走入大众的视野，新一代科技革命似乎已然到来。一些人对它嗤之以鼻，认为只是深度学习在计算机算力加持下进化为大模型罢了，本质原理上没有创新；有人认为这是一次里程碑事件——工业革命以来淘汰了大部分的重复性体力劳动，而ChatGPT等超级模型的诞生是否预示着大部分的重复性脑力劳动即将被终结？你怎么看呢？2022年10月，NovelAI流出stable-diffus
目录1AI绘画技术飞跃2效果展示3环境配置3.1下载基础模型3.2更新.NET和模型3.3下载绘画模型3.4启动项目3.5标签配置4结语1AI绘画技术飞跃近期，人工智能技术的发展似乎反复出圈。AI绘画、AI编曲、AI写代码、AI对话等概念不断走入大众的视野，新一代科技革命似乎已然到来。一些人对它嗤之以鼻，认为只是深度学习在计算机算力加持下进化为大模型罢了，本质原理上没有创新；有人认为这是一次里程碑事件——工业革命以来淘汰了大部分的重复性体力劳动，而ChatGPT等超级模型的诞生是否预示着大部分的重复性脑力劳动即将被终结？你怎么看呢？2022年10月，NovelAI流出stable-diffus
前言自从StableDiffusion在今年8月份开源以来，着实把AI绘图推向一个新的高潮，官网也同时发布了在线版本，大家可以去体验下。**体验网址：**https://beta.dreamstudio.ai/dream官网虽然说生图的速度很快，但每一次都需要消耗积分点，所以今天跟大家分享下，本地部署的方案，这样就没有数量的限制、不用排队、自由度也很高、可以随意修改配置、替换模型。本地部署电脑的最低要求：1、操作系统：Win10或者Win11，其他操作系统没测试过。2、内存：16G及以上3、显卡：最好是NVIDIA系列的，最低要求4G，当然了越高越好，不支持N卡1050以下的。下面跟大家分享下
前言自从StableDiffusion在今年8月份开源以来，着实把AI绘图推向一个新的高潮，官网也同时发布了在线版本，大家可以去体验下。**体验网址：**https://beta.dreamstudio.ai/dream官网虽然说生图的速度很快，但每一次都需要消耗积分点，所以今天跟大家分享下，本地部署的方案，这样就没有数量的限制、不用排队、自由度也很高、可以随意修改配置、替换模型。本地部署电脑的最低要求：1、操作系统：Win10或者Win11，其他操作系统没测试过。2、内存：16G及以上3、显卡：最好是NVIDIA系列的，最低要求4G，当然了越高越好，不支持N卡1050以下的。下面跟大家分享下
扩散模型DDPM开源代码的剖析【对应公式与作者给的开源项目，diffusionmodel】一、简介二、扩散过程：输入是x_0和时刻num_steps，输出是x_t三、逆扩散过程：输入x_t，不断采样最终输出x_0四、具体参考算法流程图五、模型model和损失函数（最重要！）1、先看损失函数2、model（看解释）六、损失函数的推导一、简介论文地址：https://proceedings.neurips.cc/paper/2020/hash/4c5bcfec8584af0d967f1ab10179ca4b-Abstract.html项目地址：https://github.com/hojonath
