https://imgur.com/a/jm45fur 文件夹里面有base model和refiner两个模型,这两个文件都需要下载 2. 下载安装Comfy UI 由于Automatic Webui 1111目前还没有针对Comfy UI做优化,想要尝鲜的同学可以通过治障君之前讲过的Comfy UI来进行尝试。Comfy UI免安装一键包的下载地址: https://github.com/comfyanonymous/Comf...
这个Base模型就是用来生成词语生成图片的 Refiner模型 这个refiner就是一个图片生成图片的,相当于是对生成图片进行一个优化 那为什么说这个SDXL是一个革命型的产品呢?我们来看一下它生成的图片: 以上都是SDXL生成的图片,相比于SD1.5和SD2.1来说,SDXL生成的图片质量肉眼可见的好了很多。并且它整个生成图片的感觉是...
先下载SDXL 1.0base和refiner两个模型(vae修复),放到大模型目录下,生图时VAE选择none, 对比以前的模型数值翻倍了,参数量随之增加,使用了两个clip模型,以往是先把图像经过编码器变成64x64放入潜空间中,现在128x128,出图的尺寸也翻倍了,所以现在的SDXL 1.0都是基于1024x1024训练的,生图尽量不要尺寸小于这个,对于显...
3.SDXL1.0大模型和vae下载 当前我们并没有下载SDXL1.0的底模,需要手动从HuggingFace下载,具体URL: https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0...
先用Base 模型生成图像,再用 Refiner 模型对图像进行后续细化,提升质量。 这样分阶段的生成流程,能平衡效率与质量,是 SDXL 在扩散模型领域的一大优势。 官方链接:stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0 · Hugging Face 安装方法 下载好模型之后放在Comfyui的安装目录的models\checkpoints文件夹内。 base模型...
「SDXL 1.0 refiner model 下载地址」: huggingface.co/stabilit 将下载好的模型,放在 models/Stable-diffusion 下即可。 这里大家可以发现 SDXL 1.0 有两个模型,一个 base model,一个 refiner model。 在使用的时候,先通过 base model 生图,再选择 “发送到图生图”,用 refiner model 进行优化。 第二步使用 ...
一、模型的下载 这次模型的下载有点不同,因为我们需要下载三个模型,分别是:sd_xl_base_1.0.safetensors、[1]sd_xl_refiner_1.0.safetensors 和 [2]sdxl_vae.safetensors[3] 。 三个模型的地址分别是: https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/mainhttps://huggingface.co/...
下载SDXL模型和COMFYUI安装包，解压缩后，设置模型路径。然后，安装插件管理器，安装必要插件，最后导入工作流。安装软件之后，需要获取SDLX1.0的两个模型base和refiner。还需要你把它们放在模型路径上。把其中的extra_model_paths.yaml.example改为extra_model_paths.yaml。并修改其中的模型目录，就可以实现自定义模型...
官方在discord上chatbot测试的数据,文生图觉得SDXL 1.0 Base+Refiner比较好的有26.2占最多,比SDXL 1.0 Base Only 多出4%左右 Comfyui工作流: Base only Base + Refiner Base + lora + Refiner SD1.x, SD2.x, Base only Conditioning(Text,Image)->Latent Space(Unet)->VAE Decoder->Pixel Image ...
Refiner模型是SDXL模型的第二阶段,其主要任务是对Base模型生成的图像潜在特征进行精细化处理。Refiner模型通过U-Net、VAE和CLIP Text Encoder等模块,对Base模型生成的图像进行进一步的优化和调整,使得生成的图像更加符合输入的文本描述。Refiner模型在本质上是在做图生图的工作,通过不断优化和调整,使得生成的图像质量更高...