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会缓存一份模型,所以占用特别大,不像forge每次运行都会清理一次显存和内存。我个人使用经验来说,即使16g显存启动参数也最好添加--medvram --medvram-sdxl,这些参数会导致出图效率变慢一些,但使用tiled diffusion高倍数放大,比如4k和8k的时候不会爆显存导致动不了。 来自Android客户端3楼2024-05-28 16:59 ...
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参数模是目前可用的最强大的开放访问图像模型之一。 base模型在第一阶段创建(有噪声的)结果,然后由专门为最后去噪步骤设计的refiner模型进一步处理(基本模型也可以作为一个模块单独使用)。 简单总结,base是一个“底座”大模型,...
diffusers_xl_canny_full.safetensors diffusers_xl_canny_mid.safetensors diffusers_xl_canny_small.safetensors diffusers_xl_depth_full.safetensors diffusers_xl_depth_mid.safetensors diffusers_xl_depth_small.safetensors ioclab_sd15_recolor.safetensors ...
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
接着我们切换至 SDXL 模型,选择生成 4 个批次,每个批次 2 张,共计 8 张 1024 分辨率的图像,共计用时 52.1s,平均占用显存 14.5GB。 我们保持提示词内容、参数、种子值等信息完全不变,再使用 Forge 来绘图看看,同样情况下 SD V1.5 模型生成 32 张 512 分辨率图像,共计用时 26.6s,平均占用显存 9.8GB。
玩sdxl是用web..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sd
stable-diffusion-webui-forge基础镜像，内置SD1.5基础模型(v1-5-pruned-emaonly.safetensors)和SDXL模型(sd_xl_base_1.0.safetensors和sd_xl_refiner_1.0.safetensors)。2.使用说明 Stable Diffusion WebUI Forge 是一个构建在 Stable Diffusion WebUI之上的平台，旨在简化开发、优化资源管理、加快推断速度...
引言:在AI绘画领域,图像生成的速度一直是研究的热点。随着深度学习技术的发展,我们见证了从简单的图像处理到复杂的文本到图像生成(Text-to-ImageGeneration)的飞跃。字节跳动最近推出的SDXL-Lightning模型,以其惊人的生成速度和高质量的图像输出,再次刷新了我们对这