torch_dtype=torch.float16,variant="fp16",use_safetensors=True)base.to("cuda")refiner=DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0",text_encoder_2=base.text_encoder_2,vae=base.vae,torch_dtype=torch
Stable Diffusion XL(SDXL)是一种基于深度学习的文本生成模型,旨在解决大规模文本生成任务中的计算效率和内存消耗问题。SDXL通过引入一系列优化技术,如梯度检查点(Gradient Checkpointing)和文本编码器训练(Text Encoder Training),实现了在有限的计算资源下高效生成高质量文本的能力。 二、SDXL工作原理 梯度检查点(Gradi...
众所周知sdxl对于prompt的改进是很大的,简单来说,sdxl更适合使用自然语言描述画面,并且还原度很高。 举个例子来说,对于sd1.5,你想画一个坐在床上的少女。那么你会这么写 1girl, sitting, bed 那么sdxl则是 A girl is sitting on the bed. 前者会出现少女坐在地上,背后有个床。但是sdxl基本上会获得准确的...
通过微调,你可以针对特定对象或样式训练 SDXL,并创建一个新模型来生成这些对象或样式的图像。 例如,我们对芭比电影和同事 Zeke 的图像进行了 SDXL 微调。 微调 SDXL 的方法有多种,例如 Dreambooth、LoRA 扩散(最初用于LLM)和文本反转。 我们已经为 SDXL 1.0 涵盖了所有这些内容。 在这篇文章中,我们将向你展...
text_encoders 文件夹中的所有组件（以及嵌入在其他包中的等效组件）均受其各自原始许可证的约束。CLIP 模型存放位置：ComfyUI\models\clip注意：使用 sd3_medium_incl_clips_t5xx1fp8.safetensors（也即是最大的大模型）模型时将不再需要使用 CLIP 模型 给大家打包好了～ 自己替换中文词 https://pan.baidu....
Playground v2 它在生成效果上比SDXL强2.5倍 Playground v2和SDXL的架构和模型参数都是相同的,都是采用两个text encoder:OpenCLIP-ViT/G和CLIP-ViT/L。你可以直接使用diffusers库来使用 Playground v2整合包下载 13.9G 链接:https://pan.quark.cn/s/fa6b5ace9100 ...
0.2对Stable Diffusion原先的U-Net(XL Base U-Net 一共14个模块),VAE,CLIP Text Encoder三大件都做了改进。可以明显减少显存占用和计算量 0.3增加一个单独的基于Latent(潜在)的Refiner(炼制)模型,来提升图像的精细化程度。【新增:对Base模型生成的图像Latent特征进行精细化,其本质上是在做图生图的工作。】 ...
Playground v2和SDXL的架构和模型参数都是相同的,都是采用两个text encoder:OpenCLIP-ViT/G和CLIP-ViT/L。你可以直接使用diffusers库来使用 Playground v2整合包下载 13.9G,模型已存放!!! 代码语言:javascript 代码运行次数:0 链接:https://pan.quark.cn/s/fa6b5ace9100 Playground...
text_encoders 文件夹包含三个文本编码器及其原始模型卡链接,方便用户使用。text_encoders 文件夹中的所有组件(以及嵌入在其他包中的等效组件)均受其各自原始许可证的约束。 CLIP 模型存放位置:ComfyUI\models\clip 注意:使用 sd3_medium_incl_clips_t5xx1fp8.safetensors(也即是最大的大模型)模型时将不再需要...
SDXL 在技术上的改进主要有以下几个方面:使用更大的UNet、两个 text encoder,引入分辨率、裁剪坐标和长宽比三种微条件,引入 refine 精调模型。 一、架构和规模 自从DDPM 提出以来,每段时间新出的模型总会在架构和规模上有所更新,从最基础的 UNet 开始,加 Self attention、cross attention,或者直接用Transformer。本...