超分模型:stabilityai/sd-x2-latent-upscaler 代码语言:shell 复制 # 确认你已经安装过 Git LFS https://git-lfs.comgitlfsinstall# 下载基础模型gitclone https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0# 下载精炼模型gitclone https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-...
超分模型:stabilityai/sd-x2-latent-upscaler[10] # 确认你已经安装过 Git LFS https://git-lfs.comgit lfs install# 下载基础模型git clone https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0# 下载精炼模型git clone https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0# 下...
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...
基于latent的扩散模型的优势在于计算效率更高效,因为图像的latent空间要比图像pixel空间要小,这也是SD的核心优势。文生图模型往往参数量比较大,基于pixel的方法往往限于算力只生成64x64大小的图像,比如OpenAI的DALL-E2和谷歌的Imagen,然后再通过超分辨模型将图像分辨率提升至256x256和1024x1024;而基于latent的SD是在laten...
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。
2 txt2img 标签页 以下是各个参数的详细信息: 1、Prompt Prompt 即提示词,这个参数也被称为 Positive prompt(正向提示词)。它是决定生成图片内容的最主要的参数。我们只需要在 Prompt 输入框中键入相关的英文单词或句子,就可以生成与之相关的图像。你的描述越精确,生成的图像就越接近你所期望的效果。
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...
2.主功能菜单区域 该区域罗列出了Stable Diffusion WebUI 软件里的若干主功能项,以标签方式展现; 默认打开软件后显示为第一项——tex2img(文生图),文生图也是我们用到的最多最主要的功能; 其他还有img2img(图生图)、Extras(附加功能)、PNG info(图片信息)、Checkpoint Merger模型合并、Train训练、Settings(设置)...
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。