「探索艺术新境界：扩散模型带你瞬间创造美妙插图」
这篇文章介绍了扩散模型在人工智能生成艺术中的应用和原理。作者首先概述了扩散模型的两部分训练过程：正向添加噪声和反向去除噪声，然后详细阐述了如何通过封闭形式公式进行快速采样。过程中，通过重新参数化技巧将复杂步骤简化，并展示了如何使用神经网络近似去噪。实验表明，在真实变分边界上训练可以生成更短的代码但保持高质量样本，而稳定的扩散模型利用潜在空间进行加速，解决了纯扩散模型速度问题。
探索Diffusion力：深入理解StableDiffusion，LatentDiffusionM
Stable Diffusion, a Stable Latent Diffusion Model for image generation, v1 with an autoencoder factor of 8 and UNet size of 860M, leverages conditioning mechanisms through cross-attention for multi-modal training. It introduces perceptual compression to reduce computational complexity and facilitate use on consumer-grade GPUs. The model's...
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SD3Turbo来了！稳定性更强的AI图文生成，API接口已开放，你的创作力飞跃只需一键？
Stability.ai推出SD3和SD3 Turbo，最新文生图模型通过API可用。SD3在图片生成质量和文字理解上都有提升，能精准嵌入提示文本，解决前代可能的定位问题。模型权重将向会员开放，支持本地部署和运行。API地址可访问：[链接]。