Diffusion Model 完全解析:從原理、應用到實作 (AI 圖像生成);ComfyUI + Multimodal + Stable Diffusion + FLUX
作者:TonTon Huang Ph.D.
日期:2024年11月1日
原文網址:https://blog.twman.org/2024/11/diffusion.html
文章概述
本文深入探討了擴散模型(Diffusion Model)的原理、應用場景與實作經驗,並介紹了多種相關工具與模型,包括 Stable Diffusion、ComfyUI、FLUX、Wan2.1、HunyuanVideo 以及 Step-Video-TI2V 等,提供了豐富的實務操作建議與資源。
主要內容摘要
1. 擴散模型(Diffusion Model)概述
- Stable Diffusion:基於擴散模型的圖像生成技術,支援文本到圖像(Text-to-Image)、圖像修改(Image-to-Image)、修補(Inpainting)與擴展圖像(Outpainting)等功能。
- 應用場景:廣泛應用於藝術創作、影像編輯、影片生成等多種領域。
2. ComfyUI 與多模態應用
- ComfyUI:一個模組化的圖形化界面,方便用戶構建和管理擴散模型的工作流程。
- 多模態應用:結合文字、圖像、影片等多種資料形式,實現更豐富的生成效果。
3. FLUX 模型介紹
- FLUX.1:由 Black Forest Labs 推出的文本生成圖像模型,包含三個版本:
- FLUX.1 [pro]:商業用途設計的閉源模型。
- FLUX.1 [dev]:開源的引導蒸餾模型,適用於非商業應用。
- FLUX.1 [schnell]:專為本地開發和個人使用設計。
- FLUX.1 工具:增強模型可控制性與可操作性的工具集,包括:
- FLUX.1 Fill:根據文字描述和遮罩編輯圖像。
- FLUX.1 Depth:從輸入影像和文字提示中提取深度圖。
- FLUX.1 Canny:從輸入影像和文字提示中提取 Canny 邊緣。
- FLUX.1 Redux:混合和重新建立輸入影像和文字提示的適配器。
4. Wan2.1 模型介紹
- Wan2.1:阿里雲通義萬象開源的多功能視訊生成模型,支援:
- 文字轉影片(Text-to-Video)
- 圖片轉影片(Image-to-Video)
- 影片編輯
- 影片轉音訊
- 技術特點:
- 採用 VAE + 擴散變換器(DiT),增強時間建模與場景理解。
- 支援 1080p 高清解析度,並可同時生成動態字幕及多語言配音。
- 2025年1月登頂 VBench 榜首,性能領先全球。
5. HunyuanVideo 模型介紹
- HunyuanVideo-I2V:騰訊混元發布的圖生視頻模型,基於 HunyuanVideo 文生視訊基礎模型,擴展至影像到視訊的生成任務。
- 部署方式:
- 提供 LoRA 訓練程式碼,用於客製化特效生成。
- 可在 ComfyUI 中進行部署與使用。
6. Step-Video-TI2V 模型介紹
- Step-Video-TI2V:階躍星辰開源的圖生視訊模型,支援圖片轉影片的生成任務。
- 部署挑戰:
- 高顯存需求,建議使用 32GB 以上的 GPU。
- 需調整系統的 swap 設定,以避免記憶體不足的問題。
結語
擴散模型在 AI 圖像與影片生成領域展現出強大的潛力,透過結合多種工具與模型,如 Stable Diffusion、ComfyUI、FLUX、Wan2.1、HunyuanVideo 及 Step-Video-TI2V 等,能夠實現更豐富、多樣化的創作與應用。實作過程中需注意硬體資源的配置與系統設定,以確保模型的順利運行。
📖 如需進一步了解,請參閱原文:
https://blog.twman.org/2024/11/diffusion.html