本专栏主要介绍stable diffusion中的相关参数,整套模型是基于stable diffusion 1.X 的版本。 这篇文章相当于个人的学习笔记,全文近两万字,建议配合目录观看。 每小节都配有相关理论出处或参考文章,并附上了相应链接。 感谢各位大佬对知识的分享以及模型的开源! 1. 基础模型和外挂VAE模型 参考文章:bilibili.com/read/...
模型：StableSRv2Lora：无外挂VAE模型：无采样方法：Euler a迭代步数：50分辨率：768×768总批次数：10单批数量：2正向提示词：beautiful render of a Tudor style house near the water at sunset, fantasy forest. photorealistic, cinematic composition, cinematic high detail, ultra realistic, cinematic lighting,...
经过训练的图片合集,被称作模型,也就是chekpoint,体积较大,一般单个模型的大小在5GB左右,早期CKPT后缀名是ckpt,现在新的CKPT后缀名是safetensors,在网上下载之后放在:\Stable-diffusion-web-ui\models\Stable-diffusion文件夹下,然后点击右边的蓝色刷新小按钮就可以看到。 2.外挂VAE模型 SDVAE是variable autoencoder的...
Stable Diffusion是一种基于变分自编码器(VAE)的深度学习模型,其作用主要是用于文本生成图像。 具体来说,VAE是一种生成模型,可以学习到数据的潜在表示空间,并将其用于生成新的数据样本。Stable Diffusion 的 VAE 模型在训练过程中会学习到一组潜在变量,这些潜在变量可以捕捉到图像中丰富的语义和结构信息。在生成新的图...
Stable Diffusion(稳定扩散)是一种生成模型,基于扩散过程来生成高质量的图像。它通过一个渐进过程,从一个简单的噪声开始,逐步转变成目标图像,生成高保真度的图像。这个模型的基础版本是基于扩散过程的,但也有一些改进版本,包括基于变分自动编码器(VAE)、局部正则化的自动编码器(LORA)和嵌入式扩散等。
测试一:大模型直接生成图片/“Tag抽卡” 模型:StableSRv2 Lora:无 外挂VAE模型:无 采样方法:Euler a 迭代步数:50 分辨率:768×768 总批次数:10 单批数量:2 正向提示词:beautiful render of a Tudor style house near the water at sunset, fantasy forest. photorealistic, cinematic composition, cinematic hig...
本集主要对Stable Diffusion WebUI界面中SD模型、外挂VAE模型和CLIP终止层数的简单理论说明,以及详细操作, 视频播放量 1609、弹幕量 0、点赞数 14、投硬币枚数 2、收藏人数 19、转发人数 0, 视频作者 东哥之燕京城, 作者简介 青春不想荒废,努力奋斗才能成功!,相关视频:
基础大模型和 lora 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main精修大模型：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/tree/mainVae 模型：https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-vae/tree/main ④以上参数和模型都设置好后，就可以启动 Web...
1 从Stable DIffusion根目录下打开Models/VAE目录 2 将下载的VAE模型拷贝到VAE文件夹中 3 启动Stable DIffusion的WebUI端，点击外挂VAE模型的刷新按钮，即可在下拉列表中看到新增的VAE模型了 4 如果要删除VAE模型，则只要从VAE文件夹中选择要删除的模型并按Delete键就可以了。 注意事项 VAE模型必须与基础大...