VAE是一种生成式模型,它通过学习数据的潜在分布来生成新的数据。在SDXL模型中,VAE被用于将输入的文本描述转化为图像的潜在特征,并为后续的图像生成提供基础。VAE的引入使得SDXL模型能够更好地捕捉文本的语义信息,从而生成更符合文本描述的图像。 除了Base模型和Refiner模型外,SDXL模型还提供了一个名为SDXL Refiner的...
1.VQ-VAE模型：VQ-VAE是一种基于向量量化和变分自编码器的生成模型。它在图像压缩和重建方面表现出色，能够以高质量还原出图细节，并在较低的压缩比下保持图像的逼真度。2.StyleGAN模型：StyleGAN是一种基于生成对抗网络(GAN)的模型。它能够生成具有高度逼真的图像，具有出色的图像合成和变换能力。设计师可以使用...
XYZ:在轴标签中,从模型文件名中删除路径名 XYZ:支持雇用采样器(#12298) XYZ:新选项:使用文本输入而不是下拉菜单(#12491) 添加gradio版本警告 对VAE 检查点列表进行排序 ( #12297 ) 在修复中使用透明白色蒙版,以及选择颜色的选项(#12326) 将一些设置移动到自己的部分:img2img、VAE 添加复选框以显示/隐藏额外...
VAE(变分自编码器)模型是SDXL模型中的另一个关键组件,它负责在图像生成过程中进行编码和解码操作。然而,需要注意的是,SDXL模型不兼容旧版VAE,如果在生成图片的时候出现图片崩坏等问题,我们需要检查是否使用了之前版本的VAE。针对这个问题,我们可以将VAE切换到“无”或者是使用SDXL配套的VAE,以确保图像生成的稳定性和...
在"Stable Diffusion Checkpoint"下拉菜单中选择SDXL 1.0基础模型。输入一个提示词，输入一个负面提示词，也可以不填负面的。设置图像大小为1024×1024，或者对于不同长宽比的情况，设置为接近1024的尺寸。重要提示：确保没有选择v1模型的VAE。前往“设置” > “Stable Diffusion”。将“SD VAE”设置为“None”或...
对Stable Diffusion 1.x-2.x的U-Net,VAE,CLIP Text Encoder三大核心模型都做了改进。 增加一个独立的基于Latent的Refiner模型,也是一个扩散模型,用来提升生成图像的精细化程度。 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策略以及多尺度训练策略等。 先发布Stable Diffusion XL 0.9测试版本,基...
将下载好的两个模型文件放到你的SD文件夹的如下路径:stable-diffusion-webui/models/Stable-Diffusion. 然后将VAE文件放到如下路径:stable-diffusion-webui/models/VAE. 设置VAE 如果您没有VAE下拉菜单:在WebUI中点击“设置”选项卡>“用户界面”子选项卡。然后在“快速设置列表”设置下添加sd_vae ...
Vae 模型:stabilityai/sdxl-vae at main ④以上参数和模型都设置好后,就可以启动 WebUI,进入文生图界面,对应参数设置如下。不需要开启高清修复,也不要启用任何拓展/插件/脚本。 参考数值: 大模型:sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors (启用后会有很多 lora、embedding 模型失效,切换回其他大模型后会自动恢复) ...
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 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...
（二）下载 SD3 模型：我们直接去 Hugging Face 下载就行，官方还贴心的给了工作流（工作流在 comfy_example_workflows 文件夹中）；模型中官方给了三个版本：sd3_medium.safetensors 包括 MMDiT 和 VAE 权重，但不包括任何文本编码器。sd3_medium_incl_clips.safetensors 包括除 T5XXL 文本编码器之外的所有必要...