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vae模型前沿信息_vae 最新版本(2024年11月实时热点)

内容来源：冲顶技术团队所属栏目：教程更新日期：2024-11-28

vae模型

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 𐟓š 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！ 𐟎젦짧𞎥ᩀš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？𐟙

Diffusion胜GAN？五大优势 1⃣️ 无需优化minmax游戏，避免了GAN模式崩塌的风险。Diffusion模型在优化时不需要估计生成数据分布与真实分布之间的距离。 2⃣️ 直接在图像像素级别进行生成，避免了将图像编码到潜在空间再解码的复杂过程。 3⃣️ 训练过程更加稳定，不像GAN那样容易模式崩溃。 GAN（生成对抗网络）是较早出现的生成模型之一，其核心思想是生成器和判别器之间的博弈。通过先训练判别器使其能够区分图片的真伪，再继续训练生成器，使其生成的图像分布逐渐逼近真实分布。然而，GAN需要同时训练生成器和判别器，这导致训练过程难以平衡和收敛（生成器可能通过某些“捷径”骗过判别器，影响效果），使得训练不稳定且多样性较差。变分自编码器（VAE）将真实样本通过编码器网络变换成一个理想的数据分布，然后这个数据分布再传递给一个解码器网络，得到一堆生成样本。如果生成样本与真实样本足够接近，就训练出了一个自编码器模型。但VAE的输出常常模糊且失真。基于流模型的方法通过建立训练数据和生成数据之间的概率关系，并用可逆的神经网络来训练。这种关系是一一对应的，但模型设计较为复杂，需要保证可逆且逆函数可算，还要有足够的灵活性。相比之下，Diffusion模型只需要训练一个模型，优化过程更加容易。最经典的Diffusion模型是DDPM模型（NeurIPS2020），OpenAI也基于Diffusion做了相关的生成模型工作（DALLE2）。

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🙩‡Œ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œ€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！

𐟔 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！

𐟚€ 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。 𐟖Œ️ 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ˆ›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！

【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#

𐟎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！𐟌Ÿ

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