知道这个流程后那么我们就开始搭建sdxl的workflow,对默认的流程稍加修改即可,如图 有点需要注意,sdxl使用了两个clip,clip_g与clip_L,经过大量测试,实际使用时需要将两个框都填上同样的tag,只填一个框会出现图片与tag牛头不对马嘴的情况,或者干脆使用普通的clip文本框,但是效果稍逊一些,我个人喜欢这样,只是反面词...
(一)Base 部分 Base 部分是整个SDXL架构的基础部分,整体架构与 Stable Diffusion 1.x - 2.x 基本保持一致,主要包括三个模块,U-Net、VAE以及两个CLIP Text Encoder(OpenCLIP ViT-bigG和OpenAI CLIP ViT-L)。在FP16精度下,Base整体模型大小为6.94G(FP32时为13.88G),其中各模块大小分别为U-Net占5.14G、VAE...
例如,本模型在 1024x1024 总分辨率上训练,因此您最大可以生成 1024x1536(以 2:3 为例)分辨率的图像。不进行“Clip Skip”操作。采用 “dpmpp_2m” 采样器(sampler),搭配 “karras” 调度器(scheduler),该组合在 webui 里称为 DPM++ 2M Karras。在 8 CFG 上采样 50 步。所有涉及图像宽度(width)和高度(...
关于SDXL的生态目前还未完全稳定,但是不得不提到的就是SDXL的在VAE,CLIP,UNET三大组件的巨大提升,其101亿的参数量是原本SD的N倍,那么对于SDXL的生态介绍我们再次重复一遍。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~ SDXL为什么强? 0.1参数训练量为101亿 其中BASE模型35 亿加REFINER...
2023年7月26日:Stability. AI发布SDXL 1.0,这是对其生成模型的又一次重大更新,带来了突破性的变化。 SDXL 1.0包括两种不同的模型: sdxml -base-1.0:生成1024 x 1024图像的基本文本到图像模型。基本模型使用OpenCLIP-ViT/G和CLIP-ViT/L进行文本编码。
双模型加持,20g底模数据调用; 4. 同样的一组词,不用反向提示词,就可以出很好的图; 这里简单介绍下; base:在具有各种纵横比的图像上进行训练,并使用OpenCLIP-ViT/G和CLIP-ViT/L进行文本编码; refiner:经过训练,可以对高质量数据的小噪声水平进行降噪,并使用OpenCLIP模型同时加载模型和模型可能需要大量VRAMbase...
2023年7月26日:Stability. AI 发布SDXL 1.0,这是对其生成模型的又一次重大更新,带来了突破性的变化。 SDXL 1.0包括两种不同的模型: sdxml -base-1.0:生成1024 x 1024图像的基本文本到图像模型。基本模型使用OpenCLIP-ViT/G和CLIP-ViT/L进行文本编码。
sdxml -base-1.0:生成1024 x 1024图像的基本文本到图像模型。基本模型使用OpenCLIP-ViT/G和CLIP-ViT/L进行文本编码。 sdxml -refiner-1.0:一个图像到图像的模型,用于细化基本模型的潜在输出,可以生成更高保真度的图像。细化模型只使用OpenCLIP-ViT/G模型。
sdxml -base-1.0:生成1024 x 1024图像的基本文本到图像模型。基本模型使用OpenCLIP-ViT/G和CLIP-ViT/L进行文本编码。 sdxml -refiner-1.0:一个图像到图像的模型,用于细化基本模型的潜在输出,可以生成更高保真度的图像。细化模型只使用OpenCLIP-ViT/G模型。
2023年7月26日:Stability. AI 发布SDXL 1.0,这是对其生成模型的又一次重大更新,带来了突破性的变化。 SDXL 1.0包括两种不同的模型: sdxml -base-1.0:生成1024 x 1024图像的基本文本到图像模型。基本模型使用OpenCLIP-ViT/G和CLIP-ViT/L进行文本编码。