vae模型前沿信息_vae模型是什么意思(2024年12月实时热点)
罗意威:创意艺术新篇章 探索SD LOEWE罗意威的创意世界,我们发现了一个充满艺术气息的领域。在这个领域中,Dark Sushi Mix大颗寿司模型与BrighterPruned模型共同构成了创意的基础。VAE模型,名为vae-ft-mse-840000-ema-pruned,为创作提供了强大的支持。 蠩 色方案上,我们选择了孟菲斯风格,这种风格以其大胆、鲜艳的色彩而闻名。正向提示词包括最佳质量、春日、藤蔓、蓝天白云、树枝和花蕾、鸟儿、绿色主题、独奏、花卉、森林、树叶等,这些元素共同构成了一幅生机勃勃的画面。 력向提示词则帮助我们排除低分辨率、不良解剖结构、文本错误等不必要的元素。采样方法上,我们选择了Euler a步数20,配合高分辨率修复放大算法R-ESRGAN_4x+Anime6B,重绘幅度设置为0.75,以确保图像的清晰度和细节。 Controlnet模型,名为control_v1p_sd15_qrcode_monster,提供了白底黑线反色效果,为创意提供了更多的可能性。 在这个充满创意和艺术气息的世界中,SD LOEWE罗意威将继续探索新的可能性和方向,为艺术家和创意工作者提供更多工具和资源。
ai相机推荐 嘿,大家好!今天我要和你们分享一个超级实用的小技巧——如何使用ControlNet插件来生成超酷的产品图。这个插件的使用率真的超高,所以大家一定要多多练习哦! 基本操作指南 首先,我们来看看ControlNet的基本操作界面。你会看到各种选项和功能,别被吓到,其实它们都很简单。 外挂VAE模型 选择你想要使用的VAE模型,比如嵌入式模型(TI.Embedding)或者超网络模型(Hypemetworks)。根据你的需求来选择合适的模型。 生成模式 有几种生成模式可以选择,比如图生图、涂鸦重绘、局部重绘等等。每一种模式都有它独特的用途,比如图生图可以用来生成全新的图片,涂鸦重绘则可以让你在原有图片上进行创作。 提示词和模型融合 在生成过程中,你可以使用提示词来引导AI生成你想要的图片。比如“nopeoplexinterior”、“bluredforegroundx”等等。你还可以进行模型融合,让不同的模型优势互补,生成更棒的图片。 批量处理和后期处理 如果你有大量的图片需要处理,可以使用批量处理功能,这样可以节省很多时间和精力。后期处理也很重要,比如调整PNG图片信息、模型融合等等。 具体步骤 上传产品图:首先,将你要生成的产品图上传到ControlNet系统。 选择模型和填写提示词:根据需求选择合适的模型,并填写提示词。 生成图片:点击生成按钮,等待AI生成你想要的图片。 调整和优化:如果生成的图片不符合预期,可以进行调整和优化,比如调整尺寸、重绘等等。 注意事项 ⚠️ 使用白底黑线图片时,记得使用“inver”预处理器。 重绘尺寸倍数可以根据需要进行调整。 如果显存不足,可以选择低显存模式。 希望这些小技巧能帮到你们!如果有任何问题或者需要进一步的指导,欢迎在评论区留言哦!
SDXL模型推荐:三款超实用风格变换神器 蠩㎦ 즍⨾𞤺 备:Styles for Pony Diffusion v6 xl 专为SDXL模型设计的【LORA模型】,能够轻松【改变画面风格】,生成多种质感的画风,让你的创意无限可能! 二次元世界的主宰:T-ponynai3 适合制作【二次元】风格的【Checkpoint大模型】,集成了VAE模型,无需单独下载,生成的二次元画面细腻,质量上乘! 젦짧ᩀ风格的佼佼者:Pony Diffusion V6 xl 专为【欧美卡通风格】设计的【Checkpoint大模型】,泛用性强,生成画面质量高,常与Styles for Pony Diffusion v6 xl搭配使用,是SDXL模型中的明星选择。
SD模型启动失败?求解! 大家好,我是第一次使用Stable Diffusion模型,之前下载的时候一切正常。后来我想换模型,结果检测后提示需要更新显卡。更新显卡后,模型竟然无法打开了!𑊊经过一番折腾,我终于解决了之前的问题,模型又能打开了。然而,新的问题又来了——一直连接错误#sd。 以下是详细信息: 错误提示1: Stable Diffusion模型 外挂VAE模型 CLIP终止 错误 错误 错误 错误 彩虹软糖.safetensor Automatic 连接出错 文生图 图生图 模型融合 系统信息 模型转换 PNG图片信息 训练 超级模型融合 模型工具箱 后期处理 无边图像浏览 WD1.4标签号 0/75 正向提示词Prompt (按Ctrl+Enter开始生成,Alt+Enter跳过当前图片,Esc停止生成) 生成 0/75 反向提示词Negative Prompt (按Ctrl+Enter开始生成,Alt+Enter跳过当前图片,Esc停止生成) 模型 超网络(Hypernetworks) 嵌入式(TILEmbedding) 劳拉 生成 调度类型(Scheduletype) 采样方法(Sampler) 选代步数(Steps) DPM+2M Automatic 高分辨率修复(Hires.fx) 总批次数 宽度 512 单批数量 高度 512 提示词引导系数(cFGScale) 随机数种子(Seed) Q搜索 错误提示2: Stable Diffusion模型 外挂VAE模型 CLIP终止 Automatic 错误 文生图 图生图 后期处理 PNG图片信息 模型融合 系统信息 训练 无边图像浏览 模型转换 超级模型融合 模型工具 正向提示词Prompt 0/75 (按Ctrl+Enter开始生成,Alt+Enter跳过当前图片,Esc停止生成) 反向提示词 Negative Prompt 0/75 按开始生成,跳过当前图片,停止生成) 生成 嵌入式(T.Embeding) 超网络( Hypernetworks) 模型 劳拉 采样方法( Sampler) 调度类型( scheduletype) 迭代步数(Stps) 20 DPM+2M Automatic 高分辨率修复(Hires.fix) 宽度 512 总批次数 高度 512 单批数量 提示词引导系数(cFGScale) 随机数种子(sed) 希望有经验的大佬能帮我看看,这到底是怎么回事?
SD安装包:一键启动,轻松搞定! 欢迎使用SD安装包!一键启动,轻松搞定,快来体验吧! 歷平台:Windows✅ 和 Mac✅ 寸 电脑配置要求: StableDiffusion(简称SD)对系统和显卡有一定要求,请确保您的电脑符合以下配置: NVIDIA显卡 Windows 10或11操作系统 显存6GB以上的英伟达显卡 栥 安装整合包: 整合包由Bilibili“秋葉aaaki”大神提供,支持N卡全系加速,预装常用插件,解压即用,已汉化中文。 ️ Wedu界面: 模型选择:自动加载与模型同名的VAE(SDVAE),未找到时不加载。 文生图、图生图:附加功能包括图片信息、模型合并、训练等。 附加网络(LORA插件):可选附加网络,支持LORA插件。 模型格式转换:支持Tag反推(Tagger)、扩展插件、图库浏览器等。 生成关键词:支持关键词生成、模板风格、调出Lora模型等。 采样方法:支持Eulera、DPM2、DPM2a、DPM+SDE等多种采样方法。 文件目录: .ckpt Checkpoint modelsIStable-difusion .safetensors(大模型) VAE 有vae字样 \modelsIVAE Lora模型 .pt ImodelslLora .safetensors Controlnet模型 .safetensors \extensionsIsd-webui- controlnet/models 扩展插件 文件夹 lextensions 生成图位置 .png loutputs 砥ㅦ꤯下载并解压安装包。 根据提示进行安装。 启动SD并开始创作! 蠥作效果: 作图效果嘎嘎的,快来体验吧!海量模型插件,拿走不谢!
SAR3D:3D模型极速生成新方案 论文标题: SAR3D: 多尺度3D向量量化变分自编码器的自回归生成与理解 arXiv链接: 2411.16856 GitHub链接: cyw-3d/SAR3D 本文提出了一种名为SAR3D的框架,旨在通过多尺度3D向量量化变分自编码器(VQVAE)和自回归模型,实现3D对象的快速生成与深入理解。自回归模型在自然语言处理和2D内容生成中取得了显著成就,但在3D领域尚未得到充分探索。 SAR3D框架通过预测多尺度潜在空间中的下一个scale,而非单个token,显著提升了3D对象的生成速度,并保证了生成质量。此外,该框架还能够利用层次化的3D信息丰富的标记,对预训练的大型语言模型进行微调,使其能够理解和描述3D模型。 实验结果表明,SAR3D在速度和质量上均超越了现有的3D生成方法,并能够为3D对象生成详细的描述。尽管SAR3D展现了卓越的性能,但目前仍依赖于两个独立的自回归模型,未来的工作将探索开发能够处理融合文本和3D信息的真正多模态模型,以进一步提升3D内容生成和理解的能力。
SD关键词全解析 探索SD的关键词世界! 蠪*文生图** 创作离不开好的模型,试试stable diffusion模型,为你的设计增添一抹室内通用风格。 ᠪ*外挂VAE模型** (840000),轻松调节画面灰度,还原照片的真实色彩。 **提示词** 是创作的灵魂!用英文输入,关键词要组成完整,包括主体、风格、媒介等,还能调节权重哦! **迭代步数** 选择合适的采样方法,如Euler a快速出图,或DPM++2M确保精准。 **宽高设置** 512㗵12或768㗵12,根据显卡性能调整分辨率。 ⏰ **批次数与单批次数** 控制图片生成的数量和速度,尽量保持稳定。 ꠪*提示词引导系数** 越大越精准,但也要适度,避免图片损坏。 **基础起手式** 不想写反向提示词?直接选这个,系统默认设置更省心!
蠣omfyui文生图全攻略 探索comfyui文生图的奥秘! 1️⃣ 启动加载器,选择Checkpoint加载器,并挑选你的心仪模型。 2️⃣ 接下来,利用LORA加载器,同样选择一个模型,并链接模型和clip节点,别忘了调整模型强度哦!犊3️⃣ 条件设置是关键!使用CLIP文本编码器,输入正负两组关键词,然后链接CLIP节点,让文本与图像更完美融合。 4️⃣ 采样环节也不能少!选择K采样器,调整步数等参数,从Latent节点中拉出空latent,调整输出尺寸,并连接正负文本和大模型。 5️⃣ 进入LATENT潜在空间,利用VAE解码器,连接latent和VAE大模型,让图像生成更加细腻。 6️⃣ 最后,从VAE解码的图像节点中拉出并保存你的作品!大功告成! 7️⃣ 别忘了导出你的创意成果,与朋友们分享你的艺术才华吧!
AIGC毛绒质感logo生成全攻略 最近发现了一个超火的毛绒质感logo,忍不住想试试!于是我决定记录一下整个过程,分享给大家。 第一步:准备素材 首先,你需要找到一个合适的logo,最好是黑白图。我选了一个比较经典的logo,效果还不错。 第二步:使用Lora模型 銨🙩用了三个Lora模型:毛毡、毛绒2和毛团子。主要的模型权重在0.5-0.6之间,其他的辅助模型权重在0.2-0.3。根据感觉调整一下权重,效果会更好。 第三步:选择大模型 我用的是realisticVisionV50_v50VAE这个大模型,感觉生成的效果非常真实。 第四步:设置提示词和关键词 提示词用了7-10个,迭代步数设置为20。关键词方面,我用了Masterpiece、top view、(orange, 3D art:1.4)、solo、(placed on pure white background:1.3)、light and shadow、natural lighting、close-up、depth of field、minimalism、high quality、high detail和Sony FE GM.UHD。 第五步:调整细节 犦后一步就是根据生成的效果调整细节,比如调整光影、颜色等,让logo看起来更真实、更火。 希望这个教程能帮到你们!如果有任何问题或者想法,欢迎在评论区留言哦!
【每日大模型论文】Google Deepmind 提出新型自动编码方法 -VAE 在生成模型中,token 化将复杂数据简化为紧凑的结构化表示,从而创建一个更高效、可学习的空间。对于高维视觉数据,token 化可以减少冗余并强调关键特征,从而实现高质量的生成。目前的视觉 token 化方法依赖于传统的自动编码器框架,即编码器将数据压缩为潜在表示,解码器重建原始输入。 在这项工作中,Google Deepmind 团队提供了一个新的视角,将去噪作为解码,从单步重建转向迭代完善。具体来说,他们用一个扩散过程来代替解码器,在编码器提供的潜像指导下,迭代细化噪声以恢复原始图像。他们通过评估重建(rFID)和生成质量(FID)来评估他们的方法,并将其与 SOTA 自动编码方法进行比较。 #知识分享# #大模型# #论文#
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