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REFINER...
2023.11.29最新消息,本文已经增加对SDXL Turbo模型的解读。 2023.09.26最新消息,由于Stable Diffusion XL模型的网络结构比较复杂,不好可视化,导致大家看的云里雾里。因此本文中已经发布Stable Diffusion XL中VAE,U-Net,Refiner,OpenCLIP ViT-bigG和OpenAI CLIP ViT-L五大模型的可视化网络结构图,大家可以下载用于学习!
1、sdxl支持的东西是不是很少,生态很差劲,没几个大佬做模型什么的,无法满足一个需求高的人?2、sd 1.5究竟能不能直出1024*1024的图,适不适合对画质细节要求高的人?因为我听说1.5只能出512的图,不管你用什么方式放大,终究会损失很多细节,而且变很多。。。求大佬解答! 送TA礼物 来自Android客户端1楼2023-12-...
现使用SDXL/Flux等新模型时遇到分辨率策略问题:1. 目标最终需要适配手机(1440x2560)和显示器(2K/4K)的高清图,但不确定应该:直接生成目标分辨率(如1024x1024基础尺寸)还是 先出小图(512x768)再通过放大节点放大2. 初期用低分辨率快速抽卡,选定构图后再放大是否更节省资源?这种工作流在SDXL或flux生态下是否仍然...
质量的情况下,以显著更低的计算要求优于最先进的多步模型。 此外,SDXLTurbo对推理速度提供了重大改进。在A100上,SDXLTurbo在207ms内生成512512 图像(提示编码+单个去噪步骤+解码,fp16,其中67ms由单个UNet前向评估计算。 我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文,组队打卡瓜分大奖!
SDXL级联了一个细化模型来提升图像的生成质量。 这篇文章我们将结合SDXL的代码来具体讲解上述的改进技巧。 模型架构上的优化 SDXL和之前的版本也是基于latent diffusion架构,对于latent diffusion,首先会采用一个autoencoder模型来图像压缩为latent,然后扩散模型用来生成latent,生成的latent可以通过autoencoder的decoder来重建...
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”;...
SDXL 8G显存速..又试了一下,xformers是起作用的,只不过按官方给的大小跑图的时候显存基本都是7G+导致看不出来。试了一下极限大小,不开xformers的时候直出最大1920x1408,开了xformers最大2
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...
据官方博客介绍，在 A100 上，SDXL Turbo 可在 207 毫秒内生成 512x512 图像（即时编码 + 单个去噪步骤 + 解码，fp16），其中单个 UNet 前向评估占用了 67 毫秒。如此，我们可以判断，文生图已经进入「实时」时代。这样的「即时生成」效率，与前不久爆火的清华 LCM 模型看起来有些相似，但是它们背后的技术...