如您所见,SDXL 的正负面提示词都分为 text_g 和 text_l 两个部分。假设您用于生成图像的描述提示词为 {main_prompt}(不包含质量描述语),质量提示词为 {quality_prompt},负面提示次为 {neg_prompt}。则就经验来说,正面提示词的 text_g 处填写 “{main_prompt}”,text_l 处填写 “{quality_prompt}, ...
提示词书写:如您所见,SDXL 的正负面提示词都分为 text_g 和 text_l 两个部分。假设您用于生成图像的描述提示词为 {main_prompt}(不包含质量描述语),质量提示词为 {quality_prompt},负面提示次为 {neg_prompt}。则就经验来说,正面提示词的 text_g 处填写 “{main_prompt}”,text_l 处填写 “{quality_...
load_textual_inversion(state_dict["clip_l"], token=["<s0>", "<s1>"], text_encoder=pipe.text_encoder, tokenizer=pipe.tokenizer) # load embeddings of text_encoder 2 (CLIP ViT-G/14) pipe.load_textual_inversion(state_dict["clip_g"], token=["<s0>", "<s1>"], text_encod...
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text_g:A cinematic photograph of a bruce lee wearing a black suit and he is standing at New York at 2023 with smile, happy moment of his lifetext_l:smile, cinematic, fujifilm, upper body, close up, big eye, eye focus, clear looking, powerful stance, stan
Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。SDXL LoRA训练是指在已经训练好的SDXL模型基础上,使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。本文档主要介绍如何利用训练框架PyTorch_npu+华为自研Ascend Sn
SDXL-base-0.9:基于多尺度分辨率训练,最大分辨率 1024x1024,包含两个 Text encoder,分别为 OpenCLIP-ViT/G 和 CLIP-ViT/L。 SDXL-refiner-0.9:用来生成更高质量的图像,不应直接使用,此外文本条件只使用 OpenCLIP 中的 Text encoder。 2023 年 07 月发布 1.0 版本,同样对应两个模型: SDXL-base-1.0:基于...
模型更大:UNet是原先的 3倍大(从参数量来看)。Text Encoder 部分,采用了OpenCLIP-ViT/GandCLIP-ViT/L作为 text encoding。 SDXL 论文截图 引入了尺寸和裁剪调节,以保留训练数据,防止其被丢弃,并更好地控制生成图像的裁剪方式。 SD 对 LDM 的生成图流程做了改进,由 base, refiner, VAE 组成:base模型(也可以...
"text": "" }, "widgets_values": [ "Note that we send the same prompt to both TEXT_G and TEXT_L, you can experiment with different prompts but using the same seems to lead to more predictable results." ], "color": "#432", "bgcolor": "#653" }, { "id": 30, ...
通配符组词用通配符定义词组,格式为:[__wildcard__:R|Lnumber:start]R表示随机抽,L表示按顺序抽,默认=R;number是抽取的数量,默认=1;start是在顺序抽取时从第几个开始抽,默认=1。具体语法说明见通配符ReadMe 自动触发输入提示词框在输入'['或'_'时可自动触发通配符输入工具,可以通过界面选择追加通配符到提示词...