Stable Diffusion 采样器的数学原理
Stable Diffusion 采样器是扩散模型去噪过程的核心组件，不同采样器采用不同的数学方法来逐步将纯噪声转换为有意义的图像。下面我将详细介绍几种主要采样器的工作原理、数学公式和代码实现。
Read file: modules/processing.py
Read file: modules/sd_samplers.py
Read file: modules/sd_samplers_kdiffusion.py
StableDiffusionProcessingTxt2Img: 文本到图像生成过程详解
StableDiffusionProcessingTxt2Img 是 stable-diffusion-webui 中实现文本到图像生成的核心类。整个生成过程是一个复杂的管道，下面我将分步骤详细解析这个过程。
使用ControlNet的Recolor模型为黑白图片上色
本文的代码： https://github.com/xxddccaa/stable-diffusion-webui-contorlnet-recolor
1. Recolor Control-LoRA简介
用途：专为黑白照片上色设计的轻量化模型
核心特点：
• 老照片修复/历史影像彩色化的理想选择
• 基于ControlNet架构，采用LoRA（低秩适应）技术实现模型瘦身：
• 原版ControlNet：4.7GB → Control-LoRA：仅738MB/377MB
• 训练时覆盖多样化图像概念和比例，具备优秀泛化能力
技术文档：HuggingFace项目页
apt update apt-get install libglib2.0-0 -y
