Search results
22 feb. 2024 · Announcing Stable Diffusion 3 in early preview, our most capable text-to-image model with greatly improved performance in multi-subject prompts, image quality, and spelling abilities.
15 mai 2023 · Как установить Stable Diffusion на своем компьютере или ноутбуке, системные требования, примеры использования нейросети для генерации изображений.
Stable Diffusion v2 refers to a specific configuration of the model architecture that uses a downsampling-factor 8 autoencoder with an 865M UNet and OpenCLIP ViT-H/14 text encoder for the diffusion model.
Stable Diffusion is a text-to-image model that generates photo-realistic images given any text input. What makes Stable Diffusion unique ? It is completely open source. The model and the code that uses the model to generate the image (also known as inference code).
17 oct. 2022 · Stable Diffusion — это система, состоящая из множества компонентов и моделей. Это не единая монолитная модель.
Experience unparalleled image generation capabilities with SDXL Turbo and Stable Diffusion XL. Our models use shorter prompts and generate descriptive images with enhanced composition and realistic aesthetics.
Stable Diffusion is a deep learning, text-to-image model released in 2022 based on diffusion techniques. The generative artificial intelligence technology is the premier product of Stability AI and is considered to be a part of the ongoing artificial intelligence boom .
14 mai 2024 · Stable Diffusion — одна из самых продвинутых нейросетей для генерации изображений. Программа от группы Stability AI вышла в публичный доступ в августе 2022 года. Нейросеть может качественно генерировать изображения на основе текстового запроса, дорисовывать наброски и переделывать картинки-референсы на свой лад.
30 dec. 2023 · Stable Diffusion - архитектура нейросети. Сам по себе алгоритм её реализующий ни чего толком не сгенерит. Для этого нужны специальные "модели", представляющие собой набор весов для этой нейросети.
Stable Diffusion v1 refers to a specific configuration of the model architecture that uses a downsampling-factor 8 autoencoder with an 860M UNet and CLIP ViT-L/14 text encoder for the diffusion model. The model was pretrained on 256x256 images and then finetuned on 512x512 images.
