stabilityai官方近日发布了最新基于SDXL的Control-LoRAs模型,详情可前往官方Hugging Face页面:huggingface.co/stabilityai/control-lora查看。 我个人用comfyUI组建并测试了一个简单的使用canny来根据草图生成画面的工作流,包含了基本的base+refiner生图流程、SDXL canny controlnet和高清放大流程,文件在此,抛砖引玉,里面用...
Updated 19 Aug 23: As mentioned, I’d suggest using Stability AI’s new Control-LoRAs - you may wish to jump to my follow up post using these Control-LoRAs instead. These LoRAs are much smaller and faster to load, and are fine tuned so as not to impact image generation time! ❮ ...
通过将文本条件生成（阶段C）与解码到高分辨率像素空间的过程（阶段A&B）分离，我们可以单独对阶段C进行额外的训练或微调，包括ControlNets和LoRAs，这比训练一个类似大小的Stable Diffusion模型成本降低了16倍。阶段A和B可以选择性地进行微调以获得额外的控制，但这将类似于微调Stable Diffusion模型中的VAE。对于大多数...
使用SDXL 1.0,对模型进行自定义数据的微调变得更加容易。可通过定制的LoRAs或检查点实现更少的数据处理。稳定AI团队还在开发下一代任务专用的结构、风格和构图控制,其中T2I / ControlNet将专为SDXL定制。这些功能目前正在进行beta预览,敬请期待细调功能的更新。 【未来影响】 SDXL 1.0的发布标志着文本生成图像技术的...
controlnet conditioning strengths controlnet start and end controls SDXL refiner Image resizing based on width/height, input image or a control image Disable safety checker via API About SDXL Multi-controlnet with loras replicate.com/fofr/sdxl-multi-controlnet-lora Topics ai cog replicate cont...
可以使用更少的数据整理来生成自定义LoRAs或检查点。Stability AI团队正在构建T2I/ControlNet专门针对SDXL构建下一代特定任务结构、样式和组成控制。 本文将着重介绍在你自己的电脑上部署SDXL1.0,因为各类在线使用网站中,虽然体验有了较大的优化,但是多多少少还是需要你掏出一定的经济代价。而本地化部署,确确实实让你...
Recoloring with the recolor control-loras. Theluminancepreprocessor produces brighter images closer to the original one. In this test, the 128-Lora has less artifact on coloring, but this could be specific to this image and prompt. I won’t draw any conclusions based on this. ...
类似地,LoRA模型放到WebUI的 LoRA 模型目录,比如D:\Fooocus\models\loras 启动fooocus 双击运行 run.bat 即可启动。 左边栏是生成图片的界面,左下方输入提示词和生成按钮。右侧是高级选项。高级选项有三个选项,一个是基本设置,主要是尺寸、种子和负面提示词;一个是风格设置,这个直接使用了WebUI的风格插件,文件名...
1、controlnet 使用controlnet 请下载MRE版本: https://github.com/MoonRide303/Fooocus-MRE ControlNet模型下载地址: 下载地址: https://huggingface.co/stabilityai/control-lora/tree/main/control-LoRAs-rank128 https://huggingface.co/stabilityai/control-lora/tree/main/control-LoRAs-rank256 ...
通过将文本条件生成(阶段C)与解码到高分辨率像素空间的过程(阶段A&B)分离,我们可以单独对阶段C进行额外的训练或微调,包括ControlNets和LoRAs,这比训练一个类似大小的Stable Diffusion模型成本降低了16倍。阶段A和B可以选择性地进行微调以获得额外的控制,但这将类似于微调Stable Diffusion模型中的VAE。对于大多数用途,仅...