FreeU:提高图像质量 七、热门脚本 文生图 Prompt matrix: 提示词矩阵 Advanced prompt matrix: 提示词矩阵增强 X/Y/Z plot: 参数矩阵 图生图 Poor man's outpainting: 外绘 Loopback: 循环生成 Run n times: 运行N次 img2img alternative test: 微调人脸 Stable Diffusion upscale: 升频 External Image Masking...
近日一篇名为 《FreeU : Free Lunch in Diffusion U-Net》的SD优化图片的新方案新鲜出炉。首先来看一下效果: 效果对比 从效果我们可以出,通过引入 FreeU 能够有效降低图片的畸形率以及崩坏的概率,而它不仅仅作用于文生图(支持最新的SDXL),也支持文生视频,训练,视频生成视频,各个方面均有提升效果。 工作原理 Fr...
pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained( 'stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0', use_safetensors=True, torch_dtype=torch.float16, variant='fp16',).to('cuda')pipe.enable_freeu(s1=0.9, s2=0.2, b1=1.3, b2=1.4)generator = torch.Generator(device='cuda')for i, generation in ...
结果表明,这个模型在1步生成方面明显优于现有的几步生成方法,并且仅用4步就超越了最先进的SDXL性能。这个训练出的模型被称为SDXL-Turbo。 二、 Latent Diffusion Model(LDM) LDM 和其他扩散生成模型的结构类似,其结构包括自编码器、条件部分和降噪 U-Net,总体上包括三个主要组件: 1. 自编码器(Auto Encoder) ...
指数移动平均(EMA)是指在Stable diffusion模型中,它表示最近训练步骤的平均权重,而不是最后一个训练步骤。 checkpoint model通常使用EMA权重来提高稳定性。EMA在计算机技术领域中被广泛应用,有助于提高模型的稳定性和可靠性。 Embedding Embedding是textual inversion的产物,是一种用于修改图像的小文件。
这是因为Stable Diffusion v1是在512×512像素图像上进行训练的。 图像放大 那么我们怎么才能生成分辨率更大的图片呢?最好的办法是保证图像至少有一边达到512像素,然后使用AI放大器或img2img的功能进行图像放大。 另外,可以使用SDXL模型。它具有更大的默认尺寸,为1024 x 1024像素。
指数移动平均(EMA)是指在Stable diffusion模型中,它表示最近训练步骤的平均权重,而不是最后一个训练步骤。 checkpoint model通常使用EMA权重来提高稳定性。EMA在计算机技术领域中被广泛应用,有助于提高模型的稳定性和可靠性。 Embedding Embedding是textual inversion的产物,是一种用于修改图像的小文件。
指数移动平均(EMA)是指在Stable diffusion模型中,它表示最近训练步骤的平均权重,而不是最后一个训练步骤。 checkpoint model通常使用EMA权重来提高稳定性。EMA在计算机技术领域中被广泛应用,有助于提高模型的稳定性和可靠性。 Embedding Embedding是textual inversion的产物,是一种用于修改图像的小文件。
sdxl错误求助,生..用的确定是sdxl模型生成512*768这样1.5模型的图是稍微正常的如果按sdxl模型的图像大小704*1056 就会和1.5出过大的图一样这哪里的问题啊,显存占用明显是sdxl的水平
docker pull soulteary/stable-diffusion:taiyi-0.1 想运行“太乙”,除了需要下载“模型游乐场”镜像之外,我们还需要获取“太乙模型”文件: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 git clone https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1 ...