可以看到,公有镜像中,有sd-webui-3.0可以选择,V2已经支持SDXL了,一定要选择V2。 还能看到有一些kohya_ss,这个就是用来训练lora的,平台上基本的镜像都配置好了,不需要本地配环境,对小白很友好,后续也会基于它出相关教程去讲。 数据集选择sd-base,预训练模型根据自己的需要,如果想体验XL,那就选择SDXL-models。
SD webui——..最重要的更新就是能够在A1111上使用SDXL了更多更新内容可以看下,由gpt翻译,原文请上github主要更新内容:· 支持SD XL· 用户元数据系统,用于自定义网络· 扩展Lora元数据编辑器:设置激
webui需要1.6.0以上版本才支持SDXL,而且AMD显卡需要显存12G及以上,目前仅保证6000系列和7000系列可正常更新使用。使用我之前开发的启动器的用户可直接点击一键更新webui。 2.Ubuntu中更新webui 更新webui 启动器和webui本体是独立的,直接在更新菜单中点击“一键更新stable-diffusion-webui”即可,启动器无需更新。更新...
更多好玩且实用AIGC技术:https://t.zsxq.com/18j0ORxHc星球号:32767063本期素材链接:https://pan.quark.cn/s/85cc87a3f6aa往期视频工作流、插件、模型资料:https://pan.quark.cn/s/7173cec616b6整理AI学习资料库:https://pan.quark.cn/s/05ad7c581caa喜欢我的作品或催,
这篇文章中对 Stable Diffusion 的各个功能做了详细介绍,今天主要是以一秒内就能生成图片的爆炸性模型 SDXL Turbo的发布为契机,对SD 的各类基础模型:SD 1.x、SD 2.x、SD 1.5、SDXL 1.0和SDXL Turbo,及操作界面:WebUI、ComfyUI和Fooocus进行详细介绍,一文搞懂他们之间的关系,选择不迷路。
SDXL-Lightning模型的核心优势在于其创新的蒸馏策略,该策略结合了渐进式和对抗式蒸馏方法,有效解决了传统扩散模型在生成速度和计算成本上的瓶颈。 这一模型能够在极短的时间内,即一步或少步骤内,生成1024px分辨率的高质量图像,实现了快速生成高分辨率图像的能力。
conda create-n sdwebui python=3.10 然后 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 conda init bash 执行完成后需要重启终端。然后 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 conda activate sdwebui 进入了为SD WebUI准备的环境中。
sd1.5 webui玩的差不多了,准备转sdxl,是继续用webui还是得开始学习comfyui了呢?看B站大多数sdxl的视频使用comfyui的多,是不是大家的电脑配置不行,comfyui玩sdxl能比webui使用的电脑配置低呢?昨天用端脑云云端webui运行了一下sdxl,租用的是3090显卡,出一张图得一分钟,感觉有点慢呢?如果换成comfyui出图会不...
没错,4G显存就能用SDXL,2G也能跑SD1.5了! 搭配ControlNet更是如虎添翼,控制单元翻倍不说,速度还涨30-45%! 2. 优化资源管理 插件不再掐架 众所周知,WebUI装多了插件容易冲突,动不动就报错。Forge对资源管理程序彻底升级,大幅提高各类插件的兼容性。开发者终于不用绞尽脑汁修Bug了,我们也能避免"车毁人亡"!
4️⃣ 新模型SDXL接入webUI后运行完美。📊 测试结果: 1️⃣ 生成速度对比:API = 云部署 > 本地部署 2️⃣ 稳定程度对比:API > 本地 > 云部署 3️⃣ 积分费用结算会在每次运行完之后反馈,与DreamStudio相同。🔮 结论: 1️⃣ 目前开放的基本功能均完美运行。