SD 1.x采用的text encoder是123M的OpenAI CLIP ViT-L/14,SD 2.x将text encoder升级为354M的OpenCLIP ViT-H/14,SDXL不仅采用了更大的OpenCLIP ViT-bigG(参数量为694M),而且同时也用了OpenAI CLIP ViT-L/14,分别提取两个text encoder的倒数第二层特征,其中OpenCLIP ViT-bigG的特征维度为1280,而CLIP Vi...
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...
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...
大模型存放位置:ComfyUI\models\checkpoints 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.safetensor...
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 ...
sdxl-refiner-1.0:一个图像到图像的模型,用于细化基本模型的潜在输出,可以生成更高保真度的图像。细化模型只使用OpenCLIP-ViT/G模型。SDXL 1.0的refiner是基于OpenCLIP-ViT/G的具有6.6B参数模型,是目前可用的最强大的开放访问图像模型之一。 对于Stable Diffusion 的U-Net、VAE、CLIP Text Encoder三大组件都做了改...
最后,我们基于Stable-Diffusion-XL,替换了第二阶段获得的text encoder,在第一阶段获得的数据集上进行扩散模型的多分辨率、多宽高比训练。模型下载:O网页链接 û收藏 19 3 ñ14 评论 o p 同时转发到我的微博 按热度 按时间 正在加载,请稍候... 互联网科技博主 查看更多 a 275关注 10.7万粉丝 ...
基于SDXL训练LoRA模型 【一】SDXL训练初识 Stable Diffusion系列模型的训练主要分成一下几个步骤,Stable Diffusion XL也不例外: 训练集制作:数据质量评估,标签梳理,数据清洗,数据标注,标签清洗,数据增强等。 训练文件配置:预训练模型选择,训练环境配置,训练步数设置,其他超参数设置等。
SDXL为什么强? 0.1参数训练量为101亿 其中BASE模型35 亿加REFINER模型66亿 SD的8倍??? 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。
我用老婆的艺术照训练SDXL的Lora,筛选了50张照片。但炼出的效果很不好,不是过拟合就是欠拟合。我目前使用的训练参数是:30×50张,循环10次。总计:15000步;学习率:unet_lr:1e-4;text_encoder_lr:1e-5;调度器:cosine_with_restarts;优化器:AdamW8bit;network_dim = 32;network_alpha = 32; 送TA礼物 ...