这里第一个模型我们称为base model,上述我们讲的其实就是SDXL-base model,第二个模型是refiner model,它是进一步在base model生成的图像基础上提升图像的细节。refiner model是和base model采用同样VAE的一个latent diffusion model,但是它只在使用较低的noise level进行训练(只在前200 timesteps上),在推理时,我们只...
现在 SD 应该也不是什么新鲜东西了,去年八月份 SAI 发布了 SDXL,之后 NovelAI 发布了基于 SDXL 训练的 NAIv3——目前最强的二次元绘图模型。到现在社区也开源了很多基于 SDXL 的二次元模型,出图效果对比 SD1.5 可以说带来了质的提升,因此一般来说除非特殊原因现在一般都使用 SDXL 的 base model 和 LoRA 了...
https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/tree/main 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。
最终的SDXL是多阶段来训练的,先 600,000 步训练 base model ,batchsize 2048,然后再用更大分辨率的图片训 200,000 步,最终用上 multi-aspect 训练。 图6 1024x1024样本,左边是SDXL的,右边过了refiner。prompt "Epic long distance cityscape photo of New York City flooded by the ocean and overgrown buil...
1、基础模型选择这个:sd_xl_base_1.0.safetensors 2、提示词随便写点就行。 3、宽度和高度注意手动调整到 1024*1024,实测512出图是卡通图,效果也不怎么样。 这个镜像自带了一个风格插件,用于实现 Stability AI 官方绘图产品中的绘图风格功能,使用这个插件,可以绘制不同风格的照片,看下边的选项很多,有3D、动漫、...
#base model 输出,这里需output_type需要设置成为latent images = pipe(prompt, output_type="latent").images #refiner model 输出 images = refiner(prompt=prompt, image=images).images #...images 保存处理 #controlnet模型初始化 def init_sdxl_control_net_pipeline(base_model,control_net_model): ...
Stable Diffusion XL base 直接读取本地模型 本项目已获得 @来字的为 授权 请使用AI Studio32G显存V100环境运行 SDXL 基本介绍 SDXL是Stability-AI推出的新一代Stable Diffusion模型。它是一个二阶段的级联扩散模型,有base和refiner两个部分。其中base模型和以往的Stable Diffusion模型类似,具备文生图,图生图,图像inpa...
基础模型:sd_xl_base_1.0 / Clip skip: 2 lora 模型:3d_render_style_xl(权重 0.7-1) 生成步数:30 采样器:Sampler: DPM++ 生成尺寸:768x1024 px CFG scale: 7 如果在调用 lora 的过程中发现拓展框内没有下载好的 lora 模型,可以进入“设置-拓展模型”中,勾选最下方的“在 Lora 页面保持显示所有模型...
首先,我们将底模型切换成SDXL Base模型,使用猫女LoRA并设置权重为1: 从上面的图中可以看出,使用SDXL Base模型作为底模型后,生成的猫女图片整体质感已经发生改变,背景也有了更多光影感。 我们再使用SDXL的二次元模型作为底模型,同样使用猫女LoRA并设置权重为1: ...
SDXL 1.0是任何开放访问图像模型中参数数量最大的之一,基于一个创新的新架构构建,由一个3.5B参数的base model和一个6.6B参数的refiner组成。 完整的模型由一个mixture-of-experts pipeline组成,用于latent diffusion:在第一步中,base model生成(noisy)latents,然后进一步用专门用于最后去噪步骤的refinement model进行处...