Upscaler选项中可以选择不同的高清算法对图片进行放大。 Latent:Latent开头的算法是一种简单直接的放大算法,对电脑配置要求不高,速度很快,但出图效果不是很好,可能会出现模糊不清晰等情况。 Lanczos:当放大图像时,它通过计算权重,在原图的每个像素周围插入新的像素;当缩小图像时,它会从原图每个像素周围的像素中选择一...
Upscaler选项中可以选择不同的高清算法对图片进行放大。 Latent:Latent开头的算法是一种简单直接的放大算法,对电脑配置要求不高,速度很快,但出图效果不是很好,可能会出现模糊不清晰等情况。 Lanczos:当放大图像时,它通过计算权重,在原图的每个像素周围插入新的像素;当缩小图像时,它会从原图每个像素周围的像素中选择一...
请将放大倍率调整为2x,将 upscaler 设置为 latent,并将 upscale steps 设置为15步。如下图: 可以观察到,Denoising strength 的值不应该小于0.5。在0.6至0.9之间,我们可以获得相对清晰的图像,而设定为1.0则会导致图像主题严重变形。因此,合理的 Denoising strength 值应该在0.6至0.9之间。 需要注意的是,这个范围是...
Upscaler 放大算法(16种) Latent 潜变量、Latent (antialiased) 潜变量(抗锯齿)、Latent (bicubic) 潜变量(双三次插值) 、Latent (bicubic antialiased) 潜变量(双三次插值并抗锯齿)、Latent (nearest) 潜在(最邻近)、 Latent (nearest-exact) 潜在(最邻近-整数)、Lanczos 、Nearest 最邻近(整数缩放)、4x-Ult...
├── sd-x2-latent-upscaler ├── stable-diffusion-xl-base-1.0 └── stable-diffusion-xl-refiner-1.0 使用Docker 容器使用 SDXL 如果你不熟悉也不太想折腾容器构建,可以使用预先构建好的运行环境镜像。 预构建的 SDXL 运行镜像 镜像文件包含了 Nvidia PyTorch 镜像,所以尺寸比较大,大概 20GB 左右。
UNet:扩散模型的主体,用来实现文本引导下的latent生成。 对于SD模型,其autoencoder模型参数大小为84M,CLIP text encoder模型大小为123M,而UNet参数大小为860M,所以SD模型的总参数量约为1B。 autoencoder autoencoder是一个基于encoder-decoder架构的图像压缩模型,对于一个大小为的输入图像,encoder模块将其编码为一个大...
├── sd-x2-latent-upscaler ├── stable-diffusion-xl-base-1.0 └── stable-diffusion-xl-refiner-1.0 使用Docker 容器使用 SDXL 如果你不熟悉也不太想折腾容器构建,可以使用预先构建好的运行环境镜像。 预构建的 SDXL 运行镜像 镜像文件包含了Nvidia PyTorch镜像,所以尺寸比较大,大概 20GB 左右。
基本上应该都认识对吧?稍有不同的只有最后三项,latent 可以连原本的惯用的 empty latent img 或是使用刚刚安装的 sdxl empty latent image,这个需要你自己打开,拉线拉不出来。再来点着採样调度其中一个点,往外拉选择 SeargeSamplerInput,在这里选择你要使用的调度採样器。
接下来,让我们来观察一下 Denoising strength 的效果。请将放大倍率调整为2x,将 upscaler 设置为 latent,并将 upscale steps 设置为15步。如下图: 可以观察到,Denoising strength 的值不应该小于0.5。在0.6至0.9之间,我们可以获得相对清晰的图像,而设定为1.0则会导致图像主题严重变形。因此,合理的Denoising strength ...
Size: 360x800, Seed: 2939503224, Model:AnyPastel-hard-fp16, Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 8.5, Clip skip: 2,Model hash: 99d004eeec, Hires upscale: 2, Hires upscaler: Latent, Denoising strength: 0.7 上图的模型版本和最新的V9是不一样的,反提示词里面加入了6个文本倒置...