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传统的扩散模型通常使用U-Net架构，而DiT模型则用Transformer替代了U-Net，处理图像生成和去噪等任务。核心思想是通过Transformer的自注意力机制来捕捉序列中的依赖关系，从而提高生成图像的质量。
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API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/authorizations 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 用户项目ID。
其优势主要如下： 上下文引导：通过提供特定的提示或上下文信息，模型可以更好地理解生成内容的方向。 约束生成：可以设定某些限制条件，如关键词、主题或风格，使生成的内容更加一致和相关。 提高质量：通过引导，生成的文本通常更具逻辑性和连贯性，减少无关信息的出现。
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SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。
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SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导（6.3.908） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。
训练场景和方案介绍 Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。
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训练场景和方案介绍 Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。
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SDXL基于Lite Server适配PyTorch NPU的Finetune训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。
SDXL基于Lite Server适配PyTorch NPU的LoRA训练指导（6.3.905） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。
SD3.5基于Lite Server适配PyTorch NPU的推理指导（6.3.912） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。 本文基于diffusers和comfyui两个框架进行适配。
SD3基于Lite Server适配PyTorch NPU的训练指导（6.3.912） Stable Diffusion（简称SD）是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。
Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。
FlUX.1基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导（6.3.912） Flux是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。官方提供了三个版本：FLUX.1-pro、FLUX.1-dev和FLUX.1-schnell。
FLUX.1基于DevSever适配PyTorch NPU Finetune&Lora训练指导（6.3.911） Flux是一种基于扩散过程的图像生成模型，应用于文生图场景，能够帮助用户生成图像。
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