关于SDXL的生态目前还未完全稳定,但是不得不提到的就是SDXL的在VAE,CLIP,UNET三大组件的巨大提升,其101亿的参数量是原本SD的N倍,那么对于SDXL的生态介绍我们再次重复一遍。4G的显存都能跑SDXL意味着将来大模型Lora将降低其大小,炼丹炉压力更小~ SDXL为什么强? 0.1参数训练量为101亿 其中BASE模型35 亿加RE
但是SDXL-VAE是完全重新训练的,它的latent分布发生了改变,你不可以将SDXL-VAE应用在SD 1.x和SD 2.x上。在将latent送入扩散模型之前,我们要对latent进行缩放来使得latent的标准差尽量为1,由于权重发生了改变,所以SDXL-VAE的缩放系数也和之前不同,之前的版本采用的缩放系数为0.18215,而SDXL-VAE的缩放系数为0.1302...
export TF_ENABLE_ONEDNN_OPTS=0 accelerate launch --num_cpu_threads_per_process=2 "/workspace/kohya_ss/sdxl_train_network.py" \ --enable_bucket \ --pretrained_model_name_or_path="/workspace/models/stable-diffusion-xl-base-1.0/sd_xl_base_1.0.safetensors" \ --train_data_dir="/workspace...
目前还没有针对 SDXL 1.0 的 ControlNet 模型。好消息是,针对 SDXL 1.0 自定义数据微调模型比以往更加容易。Stability AI 团队正在构建下一代特定于任务的结构、风格和组合控件,其中 T2I / ControlNet 专门用于 SDXL,这些功能目前处于测试版预览阶段。 使用SDXL 有多种方法可以开始使用 SDXL 1.0: SDXL 1.0 ...
· SDXL 1.0 基本模型和 LORA:https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0– 转到模型卡页面,然后导航到“文件和版本”选项卡,在这里您需要下载两个 .safetensors 文件。 · 精炼机型号:https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0– 与以前相同,只是在这里您需要...
一、DreamShaper XL1.0 熟悉SD WebUI 的小伙伴应该对 DreamShaper 不陌生,它是一款非常全能的写实风大模型,出图质量很高。此次 SDXL 1.0 更新后,DreamShaper 的制作者也进行了同步模型优化,于是就产生了 DreamShaper XL1.0 模型。它在图像生成质量、清晰度上比基于 SD 1.5 训练的 DreamShaper 模型更优秀。 类型...
SDXL 1.0 别的不说，生图模型最重要的当然就是生图质量。从官博中统计的数据可以看出，和其它模型相对比，用户更青睐1.0版本生成的图像。该结果来自StabilityAI在Discord上进行的这几代Stable Diffusion模型的偏好测试。可以看到，上图中纵轴是偏好比例，横轴则是各代SDXL或SD模型。一个月前的0.9版本偏好率是24...
首先说明,sdxl不是1.5的升级版,属于一个等级更高的分支。其次XL因为体量和精度的关系,对于本地训练和插件的开发都比1.5难度大,导致现在很多插件还不支持xl。最后,1.5也是能出高精图的,如果拼细节,往往xl的模型细节还不如1.5多。xl强的是素材多,整体观感好。最最后,如果你希望能随心所欲的做出你脑中完美的图...
「工具」SDXL模型最佳拍档！COMFY UI上手指南 SDXL 1.0 特点建立在由 3.5B 参数BASE模型和 6.6B 参数REFINE模型组成的两阶段创新架构之上。理论上，SDXL 1.0 应该在具有 8GB VRAM 的 GPU 上有效工作。但sdwebui现在做不到（需要10G）,能做到的只有COMFY UI。COMFYUI是一款易于上手的工作流设计工具，具有...
使用“sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors”进行测试(大模型的存放参考基础文档,这是SD的主模型,放入checkpoint里,不要放到vae里去了),下载链接:https://huggingface.co/iprojas/ToD webui 设置,拉倒最下面有一个“Show all pages”,然后 Ctrl+F 打开搜索,搜索“random”,找到随机数生成这一栏,改为“CPU”;...