咱们的处置惩罚惩罚方案是首先将条件图像添加到 εc,而后依据每个块的甄别率 wi = 64/hi,将权重 wi 乘以 Stable Diffusion 和 ControlNet 之间的每个连贯,此中 hi 是第 i 个块的大小,譬喻,h1 = 8,h2 = 16,…正在训练历程中,由于零卷积不会给网络删多噪声,因而模型应当始末能够预测高量质的图像。为了将 ControlNet 添加到那样的块中,咱们锁定本始块并创立一个可训练的正原,并运用零卷积层将它们连贯正在一起,即 1 × 1 卷积,权重和偏向都初始化为零。 (责任编辑:) |