Stable Diffusion API Serverless 版本在多方面提供了显著的优势,特别是在简化部署、成本效率、推理效率、资源管理、并发处理和用户体验上。以下是这些优势的具体体现: 1. 上手简单,快速部署:借助阿里云 Serverless 应用中心,用户可以实现快速部署,大幅简化传统 Stable Diffusion API 的复杂部署流程。这使得开发者能够快速上...
stable diffusion webui 这边图片默认是512\\_512 .板子内存有限。需要flask 接收图片后进行一次缩放到240\\_240.(未填充满,这个RTOS的开发板资源太紧张了) ps:都在本地。webui可以部署到云服务器。 2. webui 使用lora 调整图片风格,还有 lcm 加快出图速度。正常是20step 出图,加上lcm 可以4-6step 出图 ...
* 采样方法 (Sampler), 默认 null */ private String sampler_name; /\*\* * 采样方法 (Sampler) 下标 */ private String sampler_index; /\*\* * 批次数 default: 1 */ private Integer batch_size; /\*\* * 每批的数量 default: 1 */ private Integer n_iter; /\*\* * 迭代步数 (Steps),...
negative_prompt: 'blurry',//不希望Stable Diffusion生成的内容,用于排除不需要的元素。 denoising_strength: 0.85,// 去噪强度 cfg_scale: 15,//文字CFG比例 image_cfg_scale: 7,//图片CFG比例 steps: 10,//采样步数 sampler_index: 'DPM++ SDE Karras', sampler_name: '', }; dt.setTexture(scene, p...
在使用Stable Diffusion进行图像生成时，选择合适的采样器是非常重要的。不同的采样器会带来不同的效果和速度。下面我们来介绍一些常用的采样器及其特点：1. Euler Euler采样器是最简单、最快速的一种选择。它可以在较短的时间内生成图像，但可能缺少多样性。如果你对运行时间有严格的要求，或者你只需要一个大致的...
名字中带有karras的sampler是采用了karras论文中的噪声时间表(noise schedule)。它在前期噪声强度更高,而在末期噪声强度更低,如下图所示。这一定程度上有利于提高出图质量。 15步下,karras噪声时间表与默认噪声时间表的对比 DDIM (Denoising Diffusion Implicit Model,去噪扩散隐式模型)和PLMS (Pseudo Linear Multi-Ste...
采样方法(Sampler method)是每次出图都必须选择的一个功能,在采样方法(Sampler method)中有很多种采样器可以选择,不同的采样方法会产生不同的出图效果。 那么什么是采样器呢?采样器就是通过去除图像噪声,生成随机图像并重复几次这个过程得到干净的图像。去噪的方法有很多种。通常需要在速度和准确性之间做出权衡。
Stable Diffusion 可配置大量插件扩展,在 webui 的“扩展”选项卡下,可以安装插件: 点击“加载自”后,目录会刷新,选择需要的插件点击右侧的 install 即可安装。 安装完毕后,需要重新启动用户界面: 文生图最简流程 选择需要使用的模型(底模),这是对生成结果影响最大的因素,主要体现在画面风格上。
Sampling Steps(采样步数)Stable Diffusion 的工作方式是从以随机高斯噪声起步,向符合提示的图像一步步降噪接近。随着步数增多,可以得到对目标更小、更精确的图像。但增加步数也会增加生成图像所需的时间。增加步数的边际收益递减,取决于采样器。一般开到 20~30。
Currently, LoRA networks for Stable Diffusion 2.0+ models are not supported by Web UI. LoRA is added to the prompt by putting the following text into any location: <lora:filename:multiplier>, where filename is the name of file with LoRA on disk, excluding extension, and multiplier is a ...