无提示扩散:从文本到图像扩散模型中移除"文本", arxiv 2023 / CVPR 2024
此仓库托管了以下项目的官方实现:
Prompt-Free Diffusion 是一种基于仅视觉输入生成新图像的扩散模型,由**语义上下文编码器(SeeCoder)**处理,它通过替换常用的基于 CLIP 的文本编码器来实现。SeeCoder 可用于大多数公共 T2I 模型以及控制网络、LoRA、T2I-Adapter 等自适应层。只需放入并运行即可!
所有模型均可在 HuggingFace 链接 上下载。
我们还提供了将预训练模型从 sdwebui 和 diffuser 库转换到此代码库的工具,请修改以下文件:
└── tools
├── get_controlnet.py
└── model_conversion.pth您需要进行一些自定义编码来使其正常工作（即更改硬编码的输入输出文件路径）。
@article{xu2023prompt,
title={无提示扩散:从文本到图像扩散模型中移除"文本"},
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