Stable Diffusion（SD）原理详解与ComfyUI使用

Stable Diffusion（SD）原理详解与ComfyUI使用

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1. SD整体结构
  • 输入：文本和随机变量（Latent Vector）
  • 输出：图片
  • 核心：由三个模型组成
    1. 文本编码器（Clip）
    2. 生成模型（Unit）
    3. 变分自编码器（VAE）
2. Clip（文本编码器）
  • 专为SD设计的文本编码器
  • 训练步骤：
    1. 有限制性预训练：使用图片和文本描述的数据集，训练文本编码器和图片编码器，使输出向量尽可能接近。
    2. 进一步训练：使用物体名称和描述，训练文本编码器解码能力。
3. Unit（生成模型）
  • 功能：加噪和降噪过程
  • 过程：将图片经过VAE编码器处理，生成与Latent Vector相同大小的图片，然后通过加噪和降噪生成中间结果。
4. VAE（变分自编码器）
  • 功能：降维和升维
  • 过程：
    1. 编码器将图片转换为较小的表示
    2. 解码器将较小的表示还原为原图大小
  • 优点：无需标签，可以从噪声中生成图片
5. 整体工作流程
  1. 文本通过Clip编码成向量
  2. 向量和Latent Vector一起输入到Unit
  3. Unit进行降噪处理，生成中间结果
  4. 中间结果通过VAE解码器还原为最终图片
6. ComfyUI低显存生成图片
  • 利用SD原理，ComfyUI可以在低显存条件下生成高质量图片
  • 通过理解SD的各个部件和工作流程，可以更好地使用ComfyUI
7. 总结
  • SD通过结合文本编码器、生成模型和变分自编码器，实现了从文本到图片的生成
  • ComfyUI利用SD原理，提供了一种在资源受限条件下生成图片的方法
  • 理解SD的架构和组件对于有效使用ComfyUI至关重要
GitHub 加速计划 / co / ComfyUI
28
5
下载
最强大且模块化的具有图形/节点界面的稳定扩散GUI。
最近提交(Master分支：2 个月前 )
1c08bf35 - 4 个月前
2a02546e * add type hints to folder_paths.py * replace deprecated standard collections type hints * fix type error when using Python 3.8 4 个月前
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