与Stable DiffusionV1-v2相比,Stable Diffusion XL主要做了如下的优化: 对Stable Diffusion原先的U-Net,VAE,CLIP Text Encoder三大件都做了改进。 增加一个单独的基于Latent的Refiner模型,来提升图像的精细化程度。 设计了很多训练Tricks,包括图像尺寸条件化策略,图像裁剪参数条件化以及多尺度训练等。
与Stable DiffusionV1-v2相比,Stable Diffusion XL主要做了如下的优化: 对Stable Diffusion原先的U-Net,VAE,CLIP Text Encoder三大件都做了改进。 增加一个单独的基于Latent的Refiner模型,来提升图像的精细化程度。 设计了很多训练Tricks,包括图像尺寸条件化策略,图像裁剪参数条件化以及多尺度训练等。
# load embeddings to the text encoders state_dict = load_file(embedding_path) # notice we load the tokens <s0><s1>, as "TOK" as only a place-holder and training was performed using the new initialized tokens - <s0><s1> # load embeddings of text_encoder 1 (CLIP ViT...
and just enjoy the interaction between human and computer to "explore new mediums of thought and expanding the imaginative powers of the human species"[1].
train_dataset_group.cache_text_encoder_outputs( (tokenizer1, tokenizer2), (text_encoder1, text_encoder2), accelerator.device, None, args.cache_text_encoder_outputs_to_disk, accelerator.is_main_process, ) accelerator.wait_for_everyone() #...
MODEL_VERSION_SDXL_BASE_V1_0, args.ckpt_path, "cpu" ) # Text Encoder 1はSDXL本体でもHuggingFaceのものを使っている # In SDXL, Text Encoder 1 is also using HuggingFace's # Text Encoder 2はSDXL本体ではopen_clipを使っている # それを使ってもいいが、SD2のDiffusers版に合...
Fooocus+CN整合包下载:https://pan.quark.cn/s/67a802755350 我用夸克网盘分享了「sd fooocus」,点击链接即可保存。打开「夸克APP」,无需下载在线播放视频,畅享原画5倍速,支持电视投屏。链接:https://pan.quark.cn/s/4c5d5cad8515 「Fooocus_win64_1-1-1035.7z」来自UC网盘分享https://drive.uc.cn/s/45...
切换底模是真的慢,下载refiner只能达到不⽤⼆次创作切换,底模切换需要更好的读写固态 搭配底模 SDXL-VaeLora 采样⽅法测试 参数训练量为101亿 其中BASE模型35 亿加REFINER模型66 亿 1. 对Stable Diffusion原先的U-Net,VAE,CLIP Text Encoder三⼤件都做了改进。
该内容介绍了由xinsir开发的最先进的ControlNet-openpose-sdxl-1.0模型,该模型托管在Hugging Face平台上。这个模型是Stable Diffusion模型的专业版本,经过微调以利用OpenPose数据生成准确的人体姿势图像... 内容导读 该内容介绍了由xinsir开发的最先进的ControlNet-openpose-sdxl-1.0模型,该模型托管在Hugging Face平台上...
下载权重字段中的 .tar 文件并将其解压。 现在可以使用diffusers包加载权重。 import torch from diffusers import DiffusionPipeline from safetensors import safe_open from dataset_and_utils import TokenEmbeddingsHandler from diffusers.models import AutoencoderKL ...