直接点击模型右侧的下载按钮,建议选用6.94g的模型 下载好了后,找到webui的根目录,可以参考下面的路径,将模型放到基模型存放的目录。comfyUI可以配置为读取webui的目录,这样就不用再次复制模型到comfyUI的目录下了。 左上角选择sdxl-turbo模型,下面的参数配置很关键: 采样方法:实测其他的采样方法出图效果很差,这里选...
1、stable diffusion webui升级到最新版; 2、下载turbo模型(sd_xl_turbo_1.0.safetensors或sd_xl_turbo_1.0_fb16.safetensors)后放到webui的models\stable diffusion目录下; 3、打开stable diffusion webui后在文生图界面设置以下几个重点参数:euler a,4步,512x512,cfg scale 1: 4、浏览结果: 5、经验总结:...
在ComfyUI 中部署 SDXL Turbo 后,生成一张图像只需 0.3 秒,生成的图像会随输入的提示词实时变化,做到真的“实时生成”。具体操作方式如下: ①下载 Stabilty AI 官方发布 sd_xl_turbo_1.0_fp16 模型,安装到 ComfyUI 的模型根目录中(如果是与 WebUI 共用模型,则放到 WebUI 根目录的模型文件夹中),ComfyUI ...
2.SDXL-Turbo是一个用(512,512)训练的,没有negative prompts和CFG的SDXL模型. 第二点是第一点的衍生,SDXL Turbo是没有用guidance scale(CFG强度)或negative prompts的, 所以guidance scale 直接设置为0,所以CFG和negative prompts是根本不会有效的.(图1的蓝字的第二行其实已经说明了,同时我也用SDwebUI跑了...
正因为如此,整个 webui 代码库都有一个强烈的假设,即 SGM 格式意味着 SDXL。 然而,SD 2.1 Turbo 检查点以 SGM 格式发布,打破了这一假设。我没有重写整个代码库来考虑这种可能性(可能会破坏扩展),而是选择在加载时将检查点从 SGM 转换为 LDM。(这就像将 dict 键从 to 重命名一样简单。通过这样做,所有与...
接下来,我们需要配置webui以读取模型。在webui的左上角选择SDXL Turbo模型,然后配置关键参数。其中,采样方法建议选择Euler a算法,采样步数建议选择4步,这样可以获得更好的生成效果。提示词相关性设置为1,这样可以在文生图场景中更好地控制生成结果。 二、关键参数设置 ...
因为SDXL Turbo网络结构与SDXL一致,所以大家也可以直接在Stable Diffusion WebUI上使用SDXL Turbo模型,我们只需按照本文3.3章中的教程使用Stable Diffusion WebUI即可。 同时ComfyUI上也已经支持SDXL Turbo的使用:https://comfyanonymous.github.io/ComfyUI_examples/sdturbo/,然后我们按照本文3.1章的教程使用ComfyUI工...
一、在 SD WebUI 中部署 Civitai 上有位大神将 LCM 和 SDXL Turbo 融合成了一个新模型,安装到 SD WebUI 中后就能实现图像实时生成。(附件有资源包) 首先我们需要将 SD WebUI 更新到最新版本,然后下载上方的 RealitiesEdgeXLLCM_TURBOXL 大模型,安装到 WebUI 根目录的 models/stable diffusion 文件夹中。
FaceChain是一个可以用来打造个人数字形象的深度学习模型工具。用户仅需要提供最低一张照片即可获得独属于自己的个人形象数字替身。FaceChain支持在gradio的界面中使用模型训练和推理能力、支持资深开发者使用python脚本进行训练推理,也支持在sd webui中安装插件使用。
使用跟Stable Diffuison WebUI类似: 文生图:输入提示词,然后点击“Generate”按钮 图生图:上传本地图片,然后点击“Generate”按钮 摄像头生图:点击摄像头按钮(需要你的设备支持),然后实时拍摄生成图片 我实测了一下,生成图片大概是10s左右一张,还是非常快速的,比直接使用Stable Diffuison要快不少。