Стабильная диффузия: объяснение преобразования текста в изображение, изображения в изображение и ...

#stablediffusion #aiart #python #generativeai #diffusion #pytorch

Меня зовут доктор Балёги Мохан Дэш, и я приветствую вас в Intelligent Machines!

Углубитесь в изучение Stable Diffusion — революционной модели преобразования текста в изображение, лежащей в основе современной генерации изображений с помощью ИИ. Узнайте, как скрытая диффузия, встраивание CLIP и управление без классификаторов работают вместе для создания реалистичных изображений из текста.

Мы рассмотрим кондиционирование текста, настройку планировщика, преобразование изображения в изображение и инрисинг с помощью библиотеки Diffusers. Идеально подходит для тех, кто изучает ИИ, глубокое обучение или модели диффузии.

📘 Полный плейлист о диффузии:    • Diffusion Based Image Generation with Diff...  

Весь код, использованный в этом видео, доступен здесь: https://github.com/mohan696matlab/Dif...

Подпишитесь на канал, чтобы пройти весь курс и освоить модели диффузии от теории до практического применения.

🔗Ссылки🔗
LinkedIn:   / balyogi-mohan-dash  
GitHub: https://github.com/mohan696matlab
Google Scholar: https://scholar.google.com/citations?...

Запросы по WhatsApp в настоящее время закрыты. По всем вопросам обращайтесь по электронной почте: mohandash96@gmail.com

0:00 - Введение – Устойчивая диффузия и генеративные модели, обусловленные текстом
0:38 - Обзор – Почему Устойчивая диффузия стала самой популярной моделью преобразования текста в изображение
1:13 - Подробный анализ архитектуры – Автоэнкодер, латентное пространство и процесс диффузии
1:45 - Кондиционирование текста – Использование вложений текста CLIP для семантического выравнивания
3:10 - Конвейер Устойчивой диффузии – VAE, UNet, токенизатор и настройка планировщика
4:20 - Разбор конвейера – Токенизация, вложения и латентная инициализация
6:40 - Руководство без классификаторов – Улучшение соответствия текста с помощью двойного кондиционирования
8:34 - Кондиционирование изображения в изображение – Редактирование и управление преобразованиями изображений
10:12 - Инрисинг с использованием Устойчивой диффузии – Управляемая генерация на основе масок Объяснено
11:11 — Итоги и дальнейшие шаги — обзор ControlNet и основные выводы