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
1.前言：最近看StableDiffusion开源了，据说比DiscoDiffusion更快，于是从git上拉取了项目尝试本地部署了，记录分享一下过程~这里是官网介绍：https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release2.必要前提：科学上网。很多链接都需要用到。显卡的显存需要足够大，至于多大没看到哪有说，反正6g绝对不行3.部署前准备：本地化部署运行虽然很好，但是也有一些基本要求（1）需要拥有NVIDIA显卡，GT1060起，显存4G以上。（已经不需要3080起，亲民不少）（2）操作系统需要win10或者win11的系统。MacO
1.前言：最近看StableDiffusion开源了，据说比DiscoDiffusion更快，于是从git上拉取了项目尝试本地部署了，记录分享一下过程~这里是官网介绍：https://stability.ai/blog/stable-diffusion-public-release2.必要前提：科学上网。很多链接都需要用到。显卡的显存需要足够大，至于多大没看到哪有说，反正6g绝对不行3.部署前准备：本地化部署运行虽然很好，但是也有一些基本要求（1）需要拥有NVIDIA显卡，GT1060起，显存4G以上。（已经不需要3080起，亲民不少）（2）操作系统需要win10或者win11的系统。MacO
本文环境使用实体设备，显卡是AMDRX6800XT。系统是ubuntu20.04.5LTS桌面版，部署成功后也可以在评论区发出你的显卡型号和系统。非虚拟化环境。分个100G的分区安装Ubuntu，可以与win共存！想用哪个系统就重启切换！慢慢看，中间涉及git、pip安装慢的可以装个“开发者边车”解决一、更新apt并安装一些需要的程序sudo apt-get updatesudo apt-get upgradesudo apt-get install wget gnupg2 git二、安装amdgpu驱动sudo usermod -a -G video $LOGNAMEecho 'ADD_EX
本文环境使用实体设备，显卡是AMDRX6800XT。系统是ubuntu20.04.5LTS桌面版，部署成功后也可以在评论区发出你的显卡型号和系统。非虚拟化环境。分个100G的分区安装Ubuntu，可以与win共存！想用哪个系统就重启切换！慢慢看，中间涉及git、pip安装慢的可以装个“开发者边车”解决一、更新apt并安装一些需要的程序sudo apt-get updatesudo apt-get upgradesudo apt-get install wget gnupg2 git二、安装amdgpu驱动sudo usermod -a -G video $LOGNAMEecho 'ADD_EX
本文将要介绍整合HuggingFace的diffusers包和ControlNet调节生成文本到图像，可以更好地控制文本到图像的生成ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。它提供了一种增强稳定扩散的方法，在文本到图像生成过程中使用条件输入，如涂鸦、边缘映射、分割映射、pose关键点等。可以让生成的图像将更接近输入图像，这比传统的图像到图像生成方法有了很大的改进。ControlNet模型可以在使用小数据集进行训练。然后整合任何预训练的稳定扩散模型来增强模型，来达到微调的目的。ControNet的初始版本带有以下预训练权重：Cannyedge—黑色背景上带有白色边缘
本文将要介绍整合HuggingFace的diffusers包和ControlNet调节生成文本到图像，可以更好地控制文本到图像的生成ControlNet是一种通过添加额外条件来控制扩散模型的神经网络结构。它提供了一种增强稳定扩散的方法，在文本到图像生成过程中使用条件输入，如涂鸦、边缘映射、分割映射、pose关键点等。可以让生成的图像将更接近输入图像，这比传统的图像到图像生成方法有了很大的改进。ControlNet模型可以在使用小数据集进行训练。然后整合任何预训练的稳定扩散模型来增强模型，来达到微调的目的。ControNet的初始版本带有以下预训练权重：Cannyedge—黑色背景上带有白色边缘
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。🍎个人主页：小嗷犬的个人主页🍊个人网站：小嗷犬的技术小站🥭个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录图像生成stable-diffusion-webuiStableDiffusionModel本地部署安装git项目下载项目部署模型导入中文支持其他内容的安装一些生成图片的展示不同采样方法之间的比较图像生成StableDiffusionModel是一个基于扩散模型的图像生成模型。早在模型刚刚兴起的时候，博主就有所关注，尝试过本地部署，但是由于设备硬件配置限制，最终也没有能够真正的在本地跑起来。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。🍎个人主页：小嗷犬的个人主页🍊个人网站：小嗷犬的技术小站🥭个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。本文目录图像生成stable-diffusion-webuiStableDiffusionModel本地部署安装git项目下载项目部署模型导入中文支持其他内容的安装一些生成图片的展示不同采样方法之间的比较图像生成StableDiffusionModel是一个基于扩散模型的图像生成模型。早在模型刚刚兴起的时候，博主就有所关注，尝试过本地部署，但是由于设备硬件配置限制，最终也没有能够真正的在本地跑起来。
前言前两天突然想搭建一个AI作图的，但是一脸懵逼，lgithub地址，结果全英也看不懂，只知道了StableDiffusion，这两天去了解了下，想要网页版就StableDiffusionWebUI，在自己笔记本上尝试搭建，找了各种教程，我这小破电脑就是各种问题，给我整崩溃了，晚上下班回来不知道看的哪个教程跟着走的时候，发现最后就快要成功了，然后。。。没办法，只能gg，自己这18年买的笔记本，8g内存镶嵌的还不能加内存条，显卡也是老的，只能想办法，刚好看到阿里云有个试用，就试用了一个月这款然后我借鉴了这个教程：https://blog.csdn.net/weixin_39955411/arti
