【2025最新版SD教程】Stable Diffusion XL1.0 使用教程| 视频来源于 @CG迷| SD保姆级教程零基础入门到精通 | AI绘画 | 人工智能AIGC | AI画画 | 效果图出图海报一键生成 | AI绘画零基础入门到精通商业实战课程 #AI #人工智能 #AIGC #SD #AI绘画 ...
SDXL的结构包括以下几个主要组件: 数据流图(Dataflow Graph):数据流图是SDXL的核心组件,它表示了数据流计算任务中各个节点的依赖关系。数据流图中的节点表示计算操作,边表示数据依赖关系。 硬件加速器(Hardware Accelerator):硬件加速器是SDXL中用于执行数据流计算任务的物理设备。它可以是一些专用的硬件模块,例如FPGA...
SDXL的学习和之前版本有着比较大的差别。新手同学其实可以从SDXL版本开始学习,很多大模型都积极的开发支持SDXL的版本,包括controlnet最近也出了支持SDXL的版本,软件的升级迭代是不需要向后看的。很难想象现在的人们使用老版本的windows 7, windows10. 所以大家一起拥抱技术的进步吧。 封面的图是通过:professional ph...
首先SD1的时候FP16存下来是2G,SDXL因为参数变多了FP16也要5G,这样很多显卡就hold不住了。 所以青叶做了个事情,就是load的时候用FP8放在显存里,这样SDXL存在显存是2.5G。但是在每一层运算的时候把对应的FP8转到FP16,所以整个计算流程看起来是是一致的。同时整个流程的显存占用也下来的。
目录 收起 SDXL SDXL Lora Controlnet 参考 SDXL 来自论文:SDXL: Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis SDXL 不论在模型架构还是 diffusion pipeline 上都与 SD 不同。十分推荐 Rocky Ding 的SDXL 分享: Rocky Ding:深入浅出完整解析Stable Diffusion XL(SDXL)核心基础知...
在这一部分中,我们将深入探讨SDXL模型中对稳定扩散架构所做的改进。这些改进显著提升了模型的性能,并为其在高分辨率图像合成方面赋予了竞争优势。 Architecture & Scale(架构与规模) 从Ho等人和Song等人的开创性工作开始,稳定扩散模型一直是图像合成中强大的生成模型。最初的稳定扩散模型采用了卷积UNet架构,但随着模型...
SDXL,简单来说就是stable diffusion的官方,Stability AI新推出的一个全能型大模型,在它之前还有像SD1.5、SD2.1这样的官方大模型,但是基本没人用,因为效果很差。我们平时经常使用的模型都是以官方大模型作为底模训练出来的微调模型,比如meinamix,我头像就是用这个模型画的,还有使用最广范的二次元模型Anything等等,...
【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。
低模(lowpoly 玩过《为了吾王》吗) 霓虹(赛博光污染) 霓虹(赛博光污染) 纸模(折纸形态) 纸模(折纸形态) 照片(画风细腻) 照片(画风细腻) 像素(像素点) 像素(像素点) 材质(真实画风 意义不明) 材质(真实画风 意义不明) 广告宣传(真实画风 意义不明) ...