本文介绍的Stable Diffusion WebUI就是基于Stable Diffusion的具有比较完善的可视化操作界面的AI绘图开源工具,它的github访问地址是https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui。 顺便一提,本文上方的Banner图就是使用Stable Diffusion生成的😎
CHECKPOINT:我的模型库、星标模型 CHECKPOINT:在深度学习和机器学习领域,一个“检查点”(Checkpoint)是指训练过程中的一个保存点,它包含了模型在那一特定时刻的权重、配置和优化器的状态等信息。这样,如果…
sd_model_checkpoint:指定Stable Diffusion模型参数,并且可以自动切换到大模型。 sd_vae:指定VAE模型。 save_dir:指定生成图片的保存路径。 发送同步接口请求示例如下: # 调用同步接口验证模型效果。 curl --location --request POST '<service_url>/sdapi/v1/txt2img' \ --header 'Authorization: <token>' \...
下面代码是一个 Python 脚本,用于与 Stable Diffusion 模型的 Web UI 服务器进行交互,实现文本到图像(txt2img)和图像到图像(img2img)的转换。这个脚本展示了如何通过编程方式使用 API 来生成和修改图像,这在自动化图像生成和处理的应用中非常有价值。 from datetime import datetime import urllib.request import ...
Checkpoint模型存放位置：SD主程序目录位置/models/Stable-diffusionVAE模型存放位置：SD主程序目录位置/...
Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model,是预先训练好的Stable diffusion权重,用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。 如果训练数据中从未出现过猫的图像,模型就无法生成猫的图像。同样,如果只用猫的图像来训练模型,它也只会生成猫的图像。
lora:放在stable diffusion根目录\models\Lora checkpoint merge:放在stable diffusion根目录\models\Stable-diffusion 这两个模型是最常用的类别,网站上这两种模型也是最多的,也有其他的,如超网格,美学渐变等,如果你感兴趣,可以在这里了解 如何使用模型 ·https://github.com/civitai/civitai/wiki/How-to-use-models...
checkpoint merge:是放在stable diffusion根目录 / models /Stable-diffusion lora和checkpoint merge两个模型是比较常用的模型。 checkpoint merge的使用是在webUI的左上角位置。可以点击选择所需checkpoint merge模型就可以了。 Lora模型使用:是按照如下图顺序。
"sd_model_checkpoint": "chosenMix_chosenMix.ckpt [dd0aacadb6]", "sd_vae": "" }, "clip_skip": 2, "prompt": ",(best quality:1.25),( masterpiece:1.25), (ultra high res:1.25), (no human:1.3),<lora:tachi-e:1>,(white background:2)", ...
Stable Diffusion模型对比及使用 前言 主要分为四类:Checkpoint、LoRA、Textual Inversion、Hypernetwork,分别对应 4 种不同的训练方式。 Checkpoint:通过 Dreambooth 训练方式得到的大模型, 特点是出图效果好,但由于训练的是一个完整的新模型,所以训练速度普遍较慢,生成模型文件较大,一般几个 G,文件格式为 safetensor...