1.4 text encoder SD 1.x采用的text encoder是123M的OpenAI CLIP ViT-L/14,SD 2.x将text encoder升级为354M的OpenCLIP ViT-H/14,SDXL不仅采用了更大的OpenCLIP ViT-bigG(参数量为694M),而且同时也用了OpenAI CLIP ViT-L/14,分别提取两个text encoder的倒数第二层特征,其中OpenCLIP ViT-bigG的特征维度...
SD 1.x采用的text encoder是123M的OpenAI CLIP ViT-L/14,SD 2.x将text encoder升级为354M的OpenCLIP ViT-H/14,SDXL不仅采用了更大的OpenCLIP ViT-bigG(参数量为694M),而且同时也用了OpenAI CLIP ViT-L/14,分别提取两个text encoder的倒数第二层特征,其中OpenCLIP ViT-bigG的特征维度为1280,而CLIP Vi...
4G的显存都能跑SDXL意味着将来大模型Lora将降低其大小,炼丹炉压力更小~ 添加描述 SDXL为什么强? 0.1参数训练量为101亿 其中BASE模型35 亿加REFINER模型66亿 SD的8倍??? 0.2对Stable Diffusion原先的U-Net(XL Base U-Net 一共14个模块),VAE,CLIP Text Encoder三大件都做了改进。可以明显减少显存占用和计算量...
SDXL是2.3B，SD1.5是0.86B），配套前面的庞大的Clip的时候可能会因为解析出来的关键元素太多，对象...
By use case DevSecOps DevOps CI/CD View all use cases By industry Healthcare Financial services Manufacturing Government View all industries View all solutions Resources Topics AI DevOps Security Software Development View all Explore Learning Pathways White papers, Ebooks, ...
Remove extra outputs in text encoder (keep the hidden state output specified by clip_skip parameter). Add SkipGroupNorm fusion to fuse group normalization with Add nodes that precede it. Additionally, we have added support for new features, includingLoRAweights for latent consistency models...
0.2对Stable Diffusion原先的U-Net(XL Base U-Net 一共14个模块),VAE,CLIP Text Encoder三大件都做了改进。可以明显减少显存占用和计算量 0.3增加一个单独的基于Latent(潜在)的Refiner(炼制)模型,来提升图像的精细化程度。【新增:对Base模型生成的图像Latent特征进行精细化,其本质上是在做图生图的工作。】 ...
不过SDXL Turbo模型并不包含Refiner部分,只包含U-Net(Base)、VAE和CLIP Text Encoder三个模块。在FP16精度下SDXL Turbo模型大小6.94G(FP32:13.88G),其中U-Net(Base)大小5.14G,VAE模型大小167M以及两个CLIP Text Encoder一大一小分别是1.39G和246M。
CLIP Text Encoder 增加两个大小不同的编码器来提升文本理解和匹配能力。 增加单独基于 Latent 的 Refiner 模型,来提升图像的精细化程度。Refiner 模型也是一个潜在扩散模型,接收基础模型生成的图像 Latent 特征作为输入,进一步去噪和优化,使得最终输出的图像更加清晰和锐利。
1. SDXL 模型概览 如下图所示,SDXL 相比 SD 主要的修改包括(模型总共 2.6B 参数量,其中 text encoder 817M 参数量): 增加一个 Refiner 模型,用于对图像进一步地精细化 使用CLIP ViT-L 和 OpenCLIP ViT-bigG 两个 text encoder 基于OpenCLIP 的 text embedding 增加了一个 pooled text embedding 2 微条...