模型介绍
Stable Diffusion 1.5 (v1-5-pruned-emaonly.ckpt) 是基于稳定扩散概率流模型的一个预训练模型。该模型使用了 Masked Autoregressive Flow (MAF)和 ActNorm 技术对数据进行变换,同时使用了一个被称为扩散过程的概率模型,对输入数据进行生成。
该模型的优点是可以生成高质量的样本,并且具有很好的可扩展性,可以适用于大规模数据生成任务。它可以用于生成各种类型的数据,例如图像、音频和文本。
在该模型中,扩散过程被表示为从一个随机向量开始,并迭代地将扰动添加到它,直到最终生成样本。此外,该模型具有多种用于控制生成条件的方法,例如温度和步数。
该模型在各种数据集上进行了广泛的实验,证明了它在样本生成和插值任务中的优异性能,是一个非常实用的预训练模型。
安装方法
下载到Stable-diffusion安装路径的models\Stable-diffusion文件夹下
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