VAEVAE(VariationalAutoEncoder)，变分自编码器，是一种无监督学习算法，被用于压缩、特征提取和生成式任务。相比于GAN(GenerativeAdversarialNetwork)，VAE在数学上有着更加良好的性质，有利于理论的分析和实现。文章目录VAE1生成式模型的目标——KL散度和最大化似然MLE2从AE到VAE3VAE的损失函数4结语1生成式模型的目标——KL散度和最大化似然MLE生成式模型(GenerativeModel)的目标是学习一个模型，从一个简单的分布p(x)p(x)p(x)中采样出数据xxx，通过生成模型f(x)f(x)f(x)来逼近真实数据的分布pd

一，什么是Stablediffusion？StableDiffusion"是一种基于扩散模型的深度学习框架，用于生成高质量的图像。它是一种生成模型，通过模拟物理扩散过程，从随机噪声中逐步生成详细和结构化的图像。StableDiffusion因其稳定性和效率而得名，特别适用于生成与特定文本描述匹配的图像。StableDiffusion的特点高质量图像生成：StableDiffusion能够生成高分辨率、高质量的图像，特别是在与特定文本描述相关的情况下。文本到图像的转换：它通常与文本理解模型（如CLIP）结合使用，可以根据文本描述生成相关的图像。高效与可扩展性：与其他类型的生成模型相比，Stabl

clip本地安装环境链接问题本节主要记录一下在windows安装stablediffusion时，clip脚本安装不上，本地安装时如何链接到当前库的问题首先，在脚本安装clip不成功时，脚本会输出一个commend指令，复制到浏览器就可以很快把clip包下载下来。下载好的包，文件夹名字改成clip（很重要），放在D:\stable-diffusion\stable-diffusion-webui\venv\Lib\site-packages路径下（自己根据自己的stable-diffusion路径更改）cmd命令行输入D:\stable-diffusion\stable-diffusion-w

文章目录前言一.技术原理1.1发展历程二.对艺术领域的影响三.挑战与机遇四.AI魔法绘画：用StableDiffusion挑战无限可能【文末送书-12】4.1粉丝福利：文末推荐与福利免费包邮送书！前言随着人工智能技术的迅猛发展，AI在各个领域展现出惊人的创造力和潜力。在艺术领域，AI技术已经开始崭露头角，其中一项引人注目的技术就是AI魔法绘画。通过机器学习和深度学习算法，AI不仅能够模仿人类艺术家的风格，还能够创造出独一无二的数字艺术品。本文将深入探讨AI魔法绘画的技术原理、发展历程以及对艺术领域的深远影响。一.技术原理AI魔法绘画的核心技术在于深度学习算法。通过大量的艺术作品数据集的训练，深

对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行形式如虎添翼。本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和JupyterNoteBook的脚本来复刻生化危机6的人气角色艾达王(adawong)。本地调试JupyterNoteBook众所周知，GoogleColab虽然可以免费提供GPU让用户用于模型训练和推理，但是每一

论文：DosovitskiyA,BeyerL,KolesnikovA,etal.Animageisworth16x16words:Transformersforimagerecognitionatscale[J].arXivpreprintarXiv:2010.11929,2020源码的Pytorch版：https://github.com/lucidrains/vit-pytorch0.前言Transformer提出后在NLP领域中取得了极好的效果，其全Attention的结构，不仅增强了特征提取能力，还保持了并行计算的特点，可以又快又好的完成NLP领域内几乎所有任务，极大地推动自然语言处理

  掌握了文生图，图生图的方法后，接下来我们进入了StableDiffusion提示词写法（Prompt），提示词的书写方法，在SD中是非常重要的。有效、规范的TAG，更有助于让AI理解我们的意图，生成高质量的图片。1、提示词公式常见的Prompt组成格式为：前缀（画质修饰词+画风）+主体描述（主体设定+特征描述）+构图设定（画面视角+色彩和光影）+场景描述+lora可以拆解成以下几部分：画质画风（风格）主体设定主体描述（衣着、姿势、情绪、服装等）画面视角色彩光影场景特征环境特征2、画质(质量词）如果直接输入主体描述词，Prompt中如果没有添加画质的修饰语，那么得出的效果就会很模糊常用的

stable-diffusion-webui-wd14-tagger前面几篇：Stable-Diffusion|window10安装GPU版本的Stable-Diffusion-WebUI遇到的一些问题（一）【Stable-Diffusion|入门怎么下载与使用civitai网站的模型（二）】Stable-Diffusion|文生图拍立得纪实风格的Lora图例（三）Stable-Diffusion|文生图完蛋我被美女包围了人物Lora（四）本篇介绍通过tagger反推，如果成功安装的话，会在TXT2IMG这一个栏目中多出tagger：填入一张图片，就会自动生成prompt，同时可以通过send

在网上看了很多关于A卡安装stablediffusion的方法，用了2天终于安装好了。给大家分享一下安装步骤，希望后面的小伙伴少踩点坑。先说我的配置系统win10CPUAMD3600显卡AMD5700XT安装前需要配置的环境（已经熟练使用Python,git工具的小伙伴直接跳过）**一定要安装在固态硬盘里，并且有100G以上硬盘空间，不然绘图会非常慢。**1、python3.10.6（A卡必须要下载这个版本，不然会出现很多玄学问题）安装网址https://www.python.org/downloads/release/python-3106/拉到网页最下面找到安装包，我下载的64位系统，32