基于SDXL 1.0 进行渐进式和对抗式蒸馏，1024生图分辨率，时间缩短为1步~8步，开源LORA和UNet权重在技术上，SDXL-Lightning是基于Progressive Distillation和Adversarial Distillation来提升蒸馏效果。目前放出的模型包含1步，2步，4步和8步的蒸馏模型，可以直接生成1024x1024图像，相比之前的只能生成512x512图像的SDXL-...
从结果来看，SDXL-Lightning LoRA 在2步的时候表现的不是很稳定。但是在 4、8步时候的效果要好过 SDXL 和 LCM，且细节也非常好！SDXL-Lightning-LoRA 使用其它模型的效果兼容 ControlNet在 canny edge 和 depth ControlNet 场景下，随着步数的下降，质量会有一点点的影响。对比完，咱们直接试玩地址：https://...
在每个阶段,首先使用两个目标使用LoRA进行训练,然后合并LoRA并使用无条件目标进一步训练整个UNet。发现对整个UNet进行微调可以获得更好的性能,而LoRA模块可用于其他基本型号。LoRA设置与 LCM-LoRA相同,后者在所有卷积和线性权重上都使用秩64,但输入和输出卷积以及共享时间嵌入线性层除外。在鉴别器上不使用LoRA。在每个阶段...
在每个阶段,我们首先使用LoRA来使用这两个目 标,然后将LoRA合并并使用无条件目标进一步训练整 个UNet。我们发现微调整个UNet可以取得更好的性能, 而LoRA模块可以用于其他基础模型。我们的LoRA设 置与LCM-LoRA相同,对所有卷积和线性权重使 用64级排名,除了输入和输出卷积以及共享时间嵌入 线性层。我们在鉴别器上不使用...
轻量化设计:SDXL-Lightning 提供了完整的 UNet 和 LoRA 模型。完整的 UNet 模型具有最好的质量,而 LoRA 模型可以应用于其他基础模型,这使得它在模型设计上具有一定的灵活性。提供了2、4、8步的LoRA 模型,这就意味着你可以使用其它的大模型的同时在几步内就可以快速的出高质量的图。这种轻量化的设计使得 SDXL...
1、是基于普通xl大模型,提供了SDXL-Lightning的不同步数的Lora,这个还行 2、是单纯的2、4、8步出图,只需要在checkpoints加载对应的XStep模型,X为步数 3、1步“超凡”出图,超凡是我给的词,需要在模型输出节点,加载“模型离散采样算法”,选用X0采样模式 ...
SDXL-Lightning模型已经开源,包括支持LoRA(LoRA是一种用于微调大型语言模型的技术)的版本和完整的UNet权重版本,这使得研究者和开发者可以在多种场景下应用和进一步研究这个模型。 5.插件兼容性: 模型支持与LoRA模块和控制插件的兼容性,这意味着它可以灵活应用于多种文本到图像的生成任务,包括风格化和特定主题的图像生成...
SDXL Lightning Lora模型则有2步、4步和8步三款,它们可以与其他任意SDXL大模型搭配,在提升出图速度的同时保持原模型的风格。具体工作流如下,使用前需要先下载一个LightningLlora模型并安装到根目录的models/lora文件夹中。 除了Comfyui,lllyasviel大神(Controlnet和Fooocus的作者)开发的Stable Diffusion WebUI Forge...
SDXL-Lightning 同时提供了 2、4、8步的 LoRA 模型,这就意味着你可以使用其它的大模型的同时在几步内就可以快速的出高质量的图! 从结果来看,SDXL-Lightning LoRA 在2步的时候表现的不是很稳定。但是在 4、8步时候的效果要好过 SDXL 和 LCM,且细节也非常好! SDXL-Lightning-LoRA 使用其它模型的效果 兼容C...
SDXL-Lightning-LoRA 使用其它模型的效果 SDXL-Lightning 模型也可以和目前非常流行的控制插件 ControlNet 相结合，实现极速可控的图片生成。回馈社区，开放模型 字节跳动将SDXL-Lightning模型开放给全球开发者、研究人员和创意从业者，促进整个行业的创新和协作。SDXL-Lightning作为SDXL模型的加速版，不仅可以无缝整合到...