Download SDXL Turbo The model is available for download on HuggingFace. Click here to download theSDXL 1.0 base model. What is SDXL Turbo? SDXL Turbo is a state-of-the-art text-to-image generation model from Stability AI that can create 512×512 images in just 1-4 steps while ...
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/ComfyUI/releases/download/latest/Comf...
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...
准备好模型后,我们先从最简单的 base workflow 开始,单只用 base 的话,基本的 workflow 就可以用了,要使用 refiner 的话,可以複製一套基本 workflow,把 base 的 output latent 接到刚刚複製的这一套 workflow 的 Ksampler 里面,然后原本这边的 decode 和 save image 就可以先砍了。 接下来把模型选好,画布尺...
hub_download(repo, ckpt), device="cpu")) pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(base,...
wget https://github.com/AUTOMATIC1111/TorchDeepDanbooru/releases/download/v1/model-resnet_custom_v3.pt 编写推理脚本。 依次执行以下命令,创建web_sdxl_demo.py文件。 cd /root/sd vim web_sdxl_demo.py
stable-diffusion-xl-base-1.0 模型链接:modelscope.cn/models/AI 使用notebook进行模型weights下载(飞一样的速度,可以达到百兆每秒): from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download model_dir = snapshot_download('AI-ModelScope/stable-diffusion-xl-base-1.0', revision='v1.0.0') 模型推理...
from diffusers import UNet2DConditionModel, DiffusionPipeline, LCMSchedulerimport torchfrom modelscope import snapshot_downloadmodel_dir_lcm = snapshot_download("AI-ModelScope/lcm-sdxl",revision = "master")model_dir_sdxl = snapshot_download("AI-ModelScope/stable-diffusion-xl-base-1.0",revision =...
①选择一个 SDXL 系列的大模型,比如 sd_xl_base_1.0 或者 DreamsharpXL10; ②上传一张图像到 ControlNet 中,勾选启用、完美像素、允许预览; ③预处理器选择 canny,模型选择 sai_xl_canny_256lora,点击爆炸小图标预览线稿。 ④填写生成信息: 正向提示词:a man wearing glasses,on the street ...
from_pretrained( "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-0.9", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16", use_safetensors=True ) # load LoRA weight pipe.unet.load_attn_procs("data/checkpoint-2000/pytorch_lora_weights.bin", use_safetensors=False) pipe.enable_model_cpu_offload() refiner =...