Diffusion论文解读第3页

AI绘画与电子商务：Stable Diffusion生成产品展示图

AI绘画与电子商务：StableDiffusion生成产品展示图关键词：AI绘画、电子商务、StableDiffusion、产品展示图、扩散模型、生成对抗网络、深度学习摘要：在电子商务领域，高质量的产品展示图是吸引消费者的关键要素。传统摄影流程耗时耗力，难以满足海量SKU和个性化场景的需求。本文深入探讨基于StableDiffusion的AI绘画技术如何革新电商产品图生成流程。通过解析扩散模型核心

·2025-05-04 03:33

Loss-Free Balancing MoE论文解读：无损负载均衡的突破

Loss-FreeBalancingMoE论文解读：无损负载均衡的突破《AUXILIARY-LOSS-FREELOADBALANCINGSTRATEGYFORMIXTURE-OF-EXPERTS》是一篇由

阿正的梦工坊·2025-05-03 18:31

【深度学习】LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models，论文解读

文章：https://arxiv.org/abs/2106.09685文章目录摘要介绍LoRA的特点什么是低秩适应矩阵？什么是适应阶段？低秩适应矩阵被注入到预训练模型的每一层Transformer结构中，这一步是如何做到的？摘要自然语言处理的一个重要范式是在通用领域数据上进行大规模预训练，并适应特定任务或领域。随着我们预训练更大的模型，全面微调，即重新训练所有模型参数，变得不太可行。以GPT-31

XD742971636·2025-05-03 13:54

解决stable-diffusion-webui时的问题：No module ‘xformers‘. Proceeding without it

过高版本的xformers可能会引起兼容性问题被坑后总结的方法：在stable-diffusion-webui/venv/Scripts目录下进入t

whistle哨子·2025-05-02 05:20

stable diffusion webui安装过程，error 128解决办法

删除stable-diffusion-webui目录下的repositories文件夹再重新运行webui-user.bat就可以了太坑。。。

whistle哨子·2025-05-02 05:50

AIGC 落地实战：用 Stable Diffusion 打造企业级营销素材生成平台

在数字化营销的浪潮中，企业对于高质量营销素材的需求呈爆发式增长。传统的素材制作方式不仅耗时费力，还难以满足企业日益多样化和个性化的需求。AIGC（人工智能生成内容）技术的出现，为企业解决这一难题提供了新的思路。本文将详细介绍如何利用StableDiffusion搭建一个满足企业级需求的营销素材生成平台，从需求分析到技术实现、工程化部署以及安全合规保障，全方位为你呈现一个完整的实战案例。一、企业级需

谷雪_658·2025-05-01 08:29

Generative Adversarial Nets 论文解读

GenerativeAdversarialNets论文解读generative生成adversarial对抗摘要Abstract提出了一个生成模型框架（framework），通过一个对抗的过程，同时训练两个模型

h161020716·2025-04-30 01:35

[特殊字符] 中小企业日更 100 条短视频全攻略：用 Stable Diffusion+AI 工具链实现内容工业化生产

核心目标通过StableDiffusion生成图片+AI视频工具链自动化处理，构建一条低成本、高产出、可复制的短视频生产线，实现日更100条视频的内容工业化目标。一、技术架构与工具链选型1.核心工具链环节工具/技术方案核心功能图片生成StableDiffusion+ControlNet批量生成高质量图片（支持本地部署或阿里云PAI-DSW）视频生成RunwayMLGen-2/PikaLabs基于图

咪酷科技·2025-04-29 22:10

Stable Diffusion 技术全景解析与行业竞争力分析

目录一、StableDiffusion技术概览1.核心背景2.技术架构二、行业地位与竞品对比1.市场定位2.核心竞争优势三、部署成本与硬件要求1.硬件配置方案2.优化技巧四、优势与劣势分析1.核心优势2.主要劣势五、开源策略与商业模型1.开源协议2.盈利模式六、发展前景与挑战1.技术迭代方向2.行业应用潜力3.主要挑战七、总结：谁该选择StableDiffusion？一、StableDiffusi

张3蜂·2025-04-29 07:55

【大模型】图像生成 - Stable Diffusion 深度解析：原理、应用与实战指南

StableDiffusion深度解析：原理、应用与实战指南1.什么是StableDiffusion？关键特性2.核心原理：扩散模型与潜在空间扩散模型（DiffusionModel）潜在扩散（LatentDiffusion）条件控制3.应用场景4.实战指南：本地部署与运行环境配置基础生成代码参数调优5.常见问题与解决方案问题1：显存不足（CUDAOutofMemory）问题2：生成图像与文本不符问

白熊188·2025-04-28 11:43

Stable Diffusion4.10一键安装教程SD（AI绘画软件）

StableDiffusion堪称一款具有革命性的AI绘画生成工具，它借助潜在空间扩散模型，把图像生成的过程转变为逐步去噪的“扩散”流程。和传统在高维图像空间进行操作不一样，StableDiffusion先是将图像压缩至低维的潜在空间，接着运用扩散过程来创造新的图像。这种先进的技术不但能够依据文本描述生成细致逼真的图像，还能用于图像的修复、绘制，以及实现文本到图像和图像到图像的转换。软件特点：文本

AIGC零基础入门小白·2025-04-27 17:20

Stable Diffusion: Lora篇

前面提到，在提示词中可以使用LoRA并设置权重。LoRA是Low-RankAdaptation的简写，直译为轻量级微调，是一种通用的AI大模型微调技术，通过LoRA使用可以对StableDiffusion模型输出进行微调型，更加随心所欲地实现定制华输出。LoRA模型无法单独使用，需要选择一个StableDiffusion模型作为基础，再使用LoRA调整基础模型，从而生成微调后的图片。同时，如果St

duhaining1976·2025-04-26 20:34

Stable Diffusion: 文本引导深度图像生成

在StableDiffusion的主界面点击图生图。上传原始图片。在ControlNet单元的控制类型选择“Depth(深度）”，预处理器可以选"depth-midas",会自动选择模型。提示词用"twotigers"。点击生成图片如下。和之前用代码生成的图片非常相似。（见这里

duhaining1976·2025-04-26 14:53

Diffusion Model生成模型属性解耦评估指标

以下是这7篇论文中使用的评价指标总结，从通用指标、任务特异性指标、人工评估三个维度分析如何衡量模型性能，并指出当前评估体系的局限性：1.通用指标（所有论文共用）(1)图像质量评估FID(FrechetInceptionDistance)计算生成图像与真实图像的分布距离，值越低越好局限性：对局部属性变化不敏感（如微调年龄可能不影响整体FID）使用论文：(1)(3)(4)(5)(6)(7)LPIPS(

不当菜鸡的程序媛·2025-04-25 19:40

Null-text Inversion for Editing Real Images using Guided Diffusion Models

Null-textInversionforEditingRealImagesusingGuidedDiffusionModels(Paperreading)RonMokady,GoogleResearch,CVPR23,Paper,Code1.前言在本文中，我们介绍了一种精确的反转技术，从而有助于直观地对图像进行基于文本的修改。我们提出的反演由两个新的关键组成部分组成：（i）扩散模型的关键反演。虽

努力学图像处理的小菜·2025-04-25 19:08

Stable Diffusion秋叶整合包V4独立版Python本地API连接指南

秋叶整合包V4独立版Python本地API连接指南秋叶整合的StableDiffusionV4独立版支持通过Python调用本地API实现自动化图像生成。以下是具体操作流程及注意事项：一、启用API服务启动器配置•在秋叶启动器的高级选项中添加以下参数：--api--listen--port7860#默认端口为7860，可自定义•点击“一键启动”，待控制台显示RunningonlocalURL:ht

朴拙数据交易猿·2025-04-24 17:44

使用Stable Diffusion生成的图像合成数据集

使用StableDiffusion生成图像合成数据集相关论文StableDiffusionDALL-EseriesDALL-EseriesImagen一、StableDiffusion的原理StableDiffusion是一种基于LatentDiffusionModels（潜在扩散模型，LDMs）的文图生成（text-to-image）模型。它的主要原理包括：潜在扩散模型：StableDiffus

vicenthao·2025-04-24 17:13

AI绘画利器Stable Diffusion本地部署并实现公网访问打造你的个人AI画室

文章目录前言1.本地部署StableDiffusionWebUI1.1整合包安装1.2手动安装StableDiffusionWebUI2.安装Cpolar内网穿透3.实现公网访问StableDiffusionWebUI4.固定StableDiffusionWebUI公网地址前言StableDiffusion（简称SD）是AI绘画领域的一颗明星，以其强大的功能和开源特性而闻名。作为一个完全开源的项目

大海里的番茄·2025-04-24 17:41

ChatGPT-o3辅助学术大纲效果如何？

目录1引言2背景综述2.1自动驾驶雷达感知2.2生成模型演进：从GAN到Diffusion3相关工作3.1雷达点云增强与超分辨率3.2扩散模型在数据增广中的应用4方法论4.1问题定义与总览4.2数据预处理与雷达

AIWritePaper官方账号·2025-04-23 15:51

量化方案不如 GGUF 灵活

HuggingFace上发布的新模型都以safetensors格式存储，包括Llama、Gemma、Phi、Stable-Diffusion、Flux等许多模型。

·2025-04-23 04:57

Stable Diffusion本地Windows系统安装教程

（SD_WebUi）如何在Win本地教程本地部署需要求助知识库的伙伴往往都是没有代码基础的同学，而本地部署需要进行python运行环境的配置等系列繁琐操作，所以我强烈推荐B站UP主秋葉aaaki制作的懒人整合包，下载后直接就可以运行使用。在此我们感谢秋葉aaaki大佬，最新的懒人整合包下载链接为:一、百度网盘（最新的秋葉大佬v4.6.1整合包）链接：点击进入提取码：AIIA1.1、百度网盘（内置S

月流霜·2025-04-22 09:13

【论文解读】End-to-End Autonomous Driving through V2X Cooperation

UniV2X摘要引言方法Sparse-DenseHybridDataGenerationCross-ViewDataFusion(AgentFusion)TemporalSynchronizationwithFlowPredictionSpatialSynchronizationwithRotation-AwareQueryTransformationCross-ViewQueryMatching

我叫两万块·2025-04-21 17:11

终极免费 Photoshop 插件，使用 Stable Diffusion！简单快捷！

StableDiffusionPhotoshop插件安装及使用指南本文介绍了名为stable.art的Photoshop插件，它基于StableDiffusion模型，可以将AI图像生成功能集成到Photoshop中。插件安装:添加命令行参数:为了让插件连接到本地StableDiffusion安装，需要在WebUI用户配置文件中添加--api参数。下载插件文件:从文章中提供的链接下载CCX文件。修

Aitrepreneur·2025-04-21 07:43

第9期：文本条件生成（CLIP + Diffusion）详解

“让我们用一句话，让模型画出一幅画。”在前几期中我们学习了DenoisingDiffusionProbabilisticModels（DDPM）如何在无条件情况下生成图像。而在本期，我们将跨入更具挑战性但也更酷的领域——文本条件图像生成（Text-ConditionalGeneration）。本期的主角是将CLIP模型与扩散模型结合，使模型可以根据你输入的一句话来“想象”并绘制出图像。比如输入"a

厚衣服_3·2025-04-19 18:46

第10期：Classifier-Free Guidance（CFG）——扩散模型的文本引导增强术

在第9期中，我们成功实现了CLIP+Diffusion的文本引导图像生成模型。

厚衣服_3·2025-04-19 18:46

Stable Diffusion教程|图生图原理和实战

StableDiffusion凭借其卓越的图生图功能，极大地提升了图像生成的可控性与输出品质，赋予用户前所未有的个性化创作风格表达能力。这一革新特性使得StableDiffusion不仅能精准地捕捉用户的艺术愿景，更能以数字化手段孕育出新颖且极具创意的画作。本篇教程将深入剖析图生图的原理，聚焦于StableDiffusion的图生图AI绘画技巧，助力您在创作独特数字艺术作品时拓宽灵感源泉，精进技艺

设计师李木子·2025-04-19 07:58

Stable Diffusion与Photoshop结合：AI绘画后期处理指南

StableDiffusion与Photoshop结合：AI绘画后期处理指南关键词：StableDiffusion、Photoshop、AI绘画、后期处理、图像合成、细节优化、工作流自动化摘要：本文系统讲解如何将StableDiffusion生成的AI图像与Photoshop专业后期处理深度结合，构建高效的数字艺术创作工作流。通过解析StableDiffusion的生成原理与Photoshop的核

AI学长带你学AI·2025-04-17 08:28

Stable Diffusion太慢？国内高并发AI绘画方案，5倍速+99%可用性

—彻底解决速度、版权、并发难题，企业级AI绘画自由行业痛点：为什么企业/开发者苦于StableDiffusion？1.速度慢，高并发崩溃StableDiffusion原生问题：单卡生成1张图需3~10秒，512x512分辨率并发请求>10即崩溃，电商批量生成1000张图需数小时企业级需求：广告公司需实时生成营销素材（如热点事件借势）游戏工作室需批量产出角色/场景原画2.版权风险高SD模型训练数据污

GoMaxAi·2025-04-15 19:21

✅ Stable Diffusion v1.5：不换模型优化人体细节的实用技巧

学习记录StableDiffusionv1.5部署后，不换模型也能提升图像中人体细节的几个策略；模型用的是runwayml/stable-diffusion-v1-5，显卡够用，核心目标是改善手、脸、姿势等人体细节

源客z·2025-04-15 03:42

NVIDIA Jetson AGX Xavier DeepSort tensorRT部署和加速 C++版

Deepsort的原理参考我这篇文章：【论文解读】Sort、Deep-Sort多目

一颗小树x·2025-04-14 07:59

Checkpoint 模型与Stable Diffusion XL（SDXL）模型的区别

Checkpoint模型与StableDiffusionXL（SDXL）模型在功能、架构和应用场景上有显著区别，以下是主要差异的总结：1.基础架构与定位Checkpoint模型是基于StableDiffusion官方基础模型（如SD1.4/1.5）通过微调（Fine-Tuning）或融合训练得到的衍生模型。这些模型针对特定风格（如动漫、写实、艺术等）或领域（如建筑设计、产品渲染）进行了优化，例如R

不确定性确定你我·2025-04-13 02:20

〔008〕Stable Diffusion 之 ControlNet 篇

✨目录▷什么是ControlNet▷安装ControlNet扩展▷ControlNet主要参数▷ControlNet模型▷多重ControlNet控制网▷什么是ControlNetControlNet就是控制网，并不需要你多了解它的底层原理，简单来说，在ControlNet出来前，你使用stablediffusion时生成图片，就像开盲盒在图片生成出来前，你根本不知道图片内容究竟是怎样的，而Con

江户川码农·2025-04-13 01:40

层归一化详解及在 Stable Diffusion 中的应用分析

在深度学习中，归一化（Normalization）技术被广泛用于提升模型训练的稳定性和收敛速度。本文将详细介绍几种常见的归一化方式，并重点分析它们在StableDiffusion模型中的实际使用场景。一、常见的归一化技术名称归一化维度应用场景简要说明LayerNorm对每个样本的所有特征进行归一化NLP、Transformer与batch无关，适合变长序列建模BatchNorm对batch内同一通

AIGC_增益·2025-04-13 01:10

[Stable Diffusion]ComfyUI 基础教程（一）环境部署和插件安装

ComfyUI为StableDiffusion提供了一个强大的节点流程操作界面，带来了更多的自由度和可复现性，同时降低了显存要求。对于那些希望深入了解和利用StableDiffusion技术的用户来说，是一个不可多得的选择。(但节点式的工作流也提高了一部分使用门槛。)1.下载和安装ComfyUI首先从官方的github连接上找到最新的release包，下载解压即可使用：点击进入Releases，点

AI绘画师-海绵·2025-04-13 01:09

Stable Diffusion：使用ControlNet为黑白照片上色

https://www.dong-blog.fun/post/2019使用ControlNet的Recolor模型为黑白图片上色1.RecolorControl-LoRA简介用途：专为黑白照片上色设计的轻量化模型核心特点：•老照片修复/历史影像彩色化的理想选择•基于ControlNet架构，采用LoRA（低秩适应）技术实现模型瘦身：•原版ControlNet：4.7GB→Control-LoRA：

XD742971636·2025-04-13 00:08

【解决问题】RuntimeError: Couldn‘t clone Stable Diffusion

stablediffusion时候出现了以下错误查找了不少解决了问题，请看报的错：Version:1.10.1Commithash:CloningStableDiffusionintoD:\AI\stable-diffusion-webui-master

upp·2025-04-11 14:52

Stable Diffusion：开启AI绘画的新篇章

StableDiffusion：开启AI绘画的新篇章引言：当AI遇见画布欢迎进入未来艺术工作室，一个由代码编织而成的梦幻画室，这里，人工智能(AI)与画布交织出前所未有的艺术篇章。AI绘画的兴起，正是一场创意与技术的完美融合，它打破了传统艺术的界限，赋予每个人成为艺术家的可能。而在这波澜壮阔的艺术革新中，StableDiffusion犹如一束明亮的光，引领着AI艺术浪潮，照亮了未知的创意领域。St

master_chenchengg·2025-04-10 19:19

LLM 系列——Qwen2——论文解读

一、概述1、是什么是单模态纯文本的大语言模型，论文全称《QWEN2TECHNICALREPORT》，开源了一整套基础和指令调优的语言模型，参数范围从5亿到720亿不等，包括密集模型和混合专家模型。可以用于：语言理解、生成、多语言、编码、数学和推理。2、亮点主要是精召性能、数据和长文本处理方面，包括数据处理等使用了一些最新的其他论文的思路，模型结构等方面并没有大的改动，具体如下：*旗舰模型Qwen2

TigerZ*·2025-04-09 21:22

Stable Diffusion 中 Cross Attention 实现原理解析（含代码讲解）

在StableDiffusion的U-Net中，CrossAttention是将文本提示与图像特征对齐融合的关键模块，本文将结合一段Python实现代码，逐行解释其原理。CrossAttention是什么？CrossAttention（交叉注意力）是指：让一组Query向量（比如图像特征）去attend另一组Key-Value向量（比如文本上下文），以融合跨模态信息。在StableDiffusio

AIGC_增益·2025-04-06 13:50

论文阅读五：SwiftEdit: Lightning Fast Text-Guided Image Editing via One-Step Diffusion

SwiftEdit：单步扩散实现快速的文本引导图像编辑论文网址：https://arxiv.org/pdf/2412.04301.pdf代码网址：暂未发布https://swift-edit.github摘要：基于多步骤扩散的文本到图像模型可以通过简单的文本输入来进行图像编辑。然而，由于这种方式涉及到复杂且成本高昂的多步反演和采样过程，这些方法往往无法满足现实世界和设备端应用对速度的要求。针对上述

风吹无痕了·2025-04-05 16:01

Stable Diffusion + CelebA-Dialog 数据集：不同数据集文本标签格式不一致？我的实验记录

目录记录(可点击目录跳过)正文一、我的困惑1.数据集格式不匹配2.实验焦虑3.如何适配现有资源二、我的解决方案整理1.把标签转成自然语言描述2.利用现成的captions3.微调StableDiffusion（进阶做法）4.支持多模态输入（重构式做法）三、缓解实验焦虑的策略1.分步走，别急2.多试几个数据集3.记录过程+合理休息四、短期适配思路1.先用现成的captions起步2.不够就用标签拼句

源客z·2025-04-05 13:42

国产图生视频模型技术发展与应用全景

国产图生视频模型技术发展与应用全景一、技术发展历程（一）早期探索阶段（2022-2023）基础架构突破2022年9月，生数科技提出U-ViT架构，实现全球首个Diffusion与Transformer融合方案

Liudef06小白·2025-04-04 16:50

本地部署Stable-Diffusion, 创造自己的美少女

“ChatGPT的文字无法代替图像带来的视觉冲击，本文将介绍如何在本地部署一个Stable-Diffusion-WebUI项目，跑起一个本地的diffusion推理模型，创造属于自己的美少女宇宙！”

AI极客菌·2025-04-04 08:59

第四课：模型的概念及应用

文章目录Part.01模型文件基础Part.02模型下载渠道Part.03模型类目与推荐Part.01模型文件基础想要的内容=提示词+模型+参数模型存储在models/Stable-diffusion，

小蒋的学习笔记·2025-04-04 00:34

PyTorch 深度学习实战（27）：扩散模型（Diffusion Models）与图像生成

一、扩散模型原理1.核心思想扩散模型（DiffusionModels）通过逐步添加和去除噪声学习数据分布，核心分为两个过程：2.训练目标（简化损失函数）通过最小化预测噪声的均方误差：二、扩散模型实现（基于PyTorch）以MNIST手写数字生成为例，实现扩散模型：定义噪声调度：线性或余弦噪声计划构建UNet模型：预测每一步的噪声实现扩散过程：前向加噪与反向去噪训练与生成：从噪声生成图像三、代码实现

进取星辰·2025-04-02 11:34

具身智能 - Diffusion Policy：技术解析与应用实践

具身智能之DiffusionPolicy：技术解析与应用实践一、DiffusionPolicy的核心概念DiffusionPolicy是一种基于扩散模型（DiffusionModels）的决策生成框架，专为具身智能（EmbodiedIntelligence）设计。其核心思想是通过逐步去噪的过程，在复杂环境中生成鲁棒的动作序列。与传统的强化学习（RL）或模仿学习（IL）相比，DiffusionPol

天机️灵韵·2025-04-01 22:55

扩散模型（Diffusion Models）用于图像去噪：开启图像去噪模型新前沿

✨个人主页欢迎您的访问✨扩散模型基本原理✨扩散模型（DiffusionModels）近年来在计算机视觉领域引起了广泛关注，尤其在图像生成和图像去噪任务中取得了显著的成果。扩散模型的核心思想来源于物理学中的扩散过程，通过逐步添加噪声并反向模拟去噪过程，最终恢复出清晰的图像。在图像去噪领域，扩散模型的表现优于传统方法，且具备生成性强、结构化处理能力等优点。本文将深入探讨扩散模型在图像去噪中的应用，介绍

喵了个AI·2025-04-01 18:26

『SD』Stable Diffusion WebUI 安装插件（以汉化为例）

本文简介点赞+关注+收藏=学会了StableDiffusionWebUI是允许用户自行安装插件的，插件的种类有很多，有将页面翻译成中文的插件，也有提示词补全插件，也有精细控制出图的插件。以汉化为例，StableDiffusionWebUI默认是英文的，我们只需装个汉化插件然后重启一下项目就能把页面变成中文了。安装插件StableDiffusionWebUI安装插件有2种方式：方式1：直接在页面中安

AI极客菌·2025-03-30 17:46

超详细的Stable Diffusion WebUI 安装！

前言安装方式：使用发行包在带有NVidia-GPU的Windows10/11上安装sd.webui.zip从v1.0.0-pre下载并解压其内容。跑步update.bat。跑步run.bat。Windows上自动安装安装Python3.10.6（较新版本的Python不支持torch），选中“AddPythontoPATH”。【python一定要是3.10.6】这个版本（https://www.p

AI绘画小33·2025-03-30 17:45

【每日论文】DINeMo: Learning Neural Mesh Models with no 3D Annotations

下载PDF或查看论文，请点击：LlamaFactory-huggingfacedailypaper-每日论文解读|LlamaFactory|LlamaFactory探索LlamaFactory，为你解读

WHATEVER_LEO·2025-03-29 21:04

推荐频道

Diffusion论文解读