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全部标签文章目录网络分类模型基座模型衍生模型二次元模型2.5D模型写实风格模型名称解读VAELora嵌入文件放置界面使用网络分类当使用SDwebui绘图时,为了提升绘图质量,可以多种网络混合使用,可选的网络包括了模型、VAE、超网络、Lora和嵌入。其中,模型就是我们所熟知的最核心的生成图片的稳定扩散模型,不需要额外的文件就可以直接运行,大小也最大,通常在2GB以上。而其他网络本质上是依附于模型的插件,不能独立运行。在这其中,VAE是模型中用于从潜空间生成图片的网络模块,大小通常为几百MB,注意模型本身自带VAE,但是你可以用选择的其他VAE替换掉这部分;超网络是添加到交叉注意力层的附加网络模块,会改
《博主简介》小伙伴们好,我是阿旭。专注于人工智能AI、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源,可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】,共同学习交流~👍感谢小伙伴们点赞、关注!《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】9.【基于YOLOv8深度学习的P
Bert-vits2项目又更新了,更新了一个新的分支:中文特化,所谓中文特化,即针对中文音色的特殊优化版本,纯中文底模效果百尺竿头更进一步,同时首次引入了大模型,使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取,基本上完全解决了发音的badcase,同时在情感表达方面有大幅提升,可以作为先前V1.0.1纯中文版本更好的替代。更多情报请参见Bert-vits2项目官网:https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/Extra本次我们基于Bert-vits2中文特化版本通过40
Bert-vits2项目又更新了,更新了一个新的分支:中文特化,所谓中文特化,即针对中文音色的特殊优化版本,纯中文底模效果百尺竿头更进一步,同时首次引入了大模型,使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取,基本上完全解决了发音的badcase,同时在情感表达方面有大幅提升,可以作为先前V1.0.1纯中文版本更好的替代。更多情报请参见Bert-vits2项目官网:https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/Extra本次我们基于Bert-vits2中文特化版本通过40
ChatGPT拓展资料:StableDiffusion:零基础学会AI绘画
High-ResolutionImageSynthesiswithLatentDiffusionModels论文阅读Abstract&IntroductionDiffusionmodel相比GAN可以取得更好的图片生成效果,然而该模型是一种自回归模型,需要反复迭代计算,因此训练和推理代价都很高。论文提出一种在潜在表示空间(latentspace)上进行diffusion过程的方法,从而能够大大减少计算复杂度,同时也能达到十分不错的图片生成效果。图像符号:在RGB空间:编码器encoder:,将x压缩成低维表示解码器decoder:D,将低维表示z还原成原始图像空间。用于生成控制的条件去噪自编码
一、女生发型prompt描述推荐用法Longhair长发一定不要和highponytail一同使用Shorthair短发-Curlyhair卷发-Straighthair直发-Ponytail马尾highponytail高马尾,一定不要和longhair一起使用,会冲突Pigtails2条辫子-Braid辫子只写braid也会生成2条辫子,想生成一个的话用(1braids:1.3)Bob波波头樱桃小丸子头、蘑菇头Bun发髻、丸子头-Updohair盘发不能只写updo(会出怪怪的图)Pixiecut精灵短发、赫本头-AmyWinehouse’shairAmyWinehouse头hairlike
SparseCtrl:在文本到视频扩散模型中添加稀疏控制。(AnimateDiffV3,官方版AnimateDiff+ControlNet,效果很丝滑)code:GitHub-guoyww/AnimateDiff:OfficialimplementationofAnimateDiff.paper:https://arxiv.org/abs/2311.16933目录文章1介绍2背景3方法4实验5结论复现1问题2结果文章1介绍动机:不断调整文字prompt以达到理想效果非常耗时费力,作者希望通过添加额外输入条件(草图、深度和RGB图像)来控制T2V生成。方法:提出SparseCtrl,通过带有附加
StableDiffusion无疑是最近最火的AI绘画工具之一,所以本期给大家带来了全新StableDiffusion提示词资料包(文末可获取)StableDiffusion提示词是什么?提示词是prompt翻译过来的词汇,在我们业内人称之为关键词、咒语,在StableDiffusion中一般分为正向提示词和负向提示词。打个比方现实中你想画一朵花,那么你会拿起画笔;如果你想利用AI绘画,那么现在你将打开AI绘画软件,告诉电脑,我想画一朵花。但如何让电脑正确的读懂你的想法?这里你就只能以电脑的语言告诉他,在软件里输入你想要让他画的内容,例如输入“flower”,这就是最简单的提示词。要知道一幅画
翻墙下载实在太慢了,还不稳定,就把常用的一些checkpoint传网盘了,需要自取~clip-vit-large-patch14脸书:openai/clip-vit-large-patch14·HuggingFace链接:https://pan.baidu.com/s/1dg3XQmcYMoHtNKLqlrBVzQ?pwd=bt1q 提取码:bt1qSD压缩了还是很大,传不上去,网盘一个上传文件不能大于4GB...汇总文件夹链接:https://pan.baidu.com/s/18x9WRobe2XXNb6hvKE0lVA?pwd=lhmq 提取码:lhmq