9.1.4 Setting标签页的左侧Upscaling选择Real-ESRGAN的模型提升图像的分辨率。 9.1.5 图像效果为真实世界照片类,选择R-ESRGAN 4x+模型。漫画风格类,选择R-ESRGAN 4x+ Anime6B模型。 9.1.6 Hires steps:二次生成的步数,类似采样步数。 9.1.7 Denoising strength:调整降噪强度,生成高分辨率图像的降噪强度,对Latent开头...
这个是我在接触Tiled Diffusion之前用得最多的,毕竟它也是涉及到Denoising过程的Upscaling。但它比较大的问题是,Denoising太低了图又糊,太高了人脸又会很大程度被改变,而且也有很多异常物件(后期很难修好的那种……),而且它的速度貌似比Tiled Diffusion + ControlNet Tile慢很多。 5. Tiled Diffusion + Tiled VAE ...
A method to fine tune weights for CLIP and Unet, the language model and the actual image de-noiser used by Stable Diffusion, generously donated to the world by our friends at Novel AI in autumn 2022. Works in the same way as Lora except for sharing weights for some layers. Multiplier ca...
为了帮助用户高效率、低成本应对企业级复杂场景,函数计算团队正式推出 Stable Diffusion API Serverless 版解决方案,通过使用该方案,用户可以充分利用 Stable Diffusion +Serverless 技术优势快速开发上线 AI 绘画应用,期待为广大开发者 AI 绘画创业及变现提供思路。 基于Stable Diffusion API Serverless 版解决方案搭建的,部...
为了帮助用户高效率、低成本应对企业级复杂场景,函数计算团队正式推出 Stable Diffusion API Serverless 版解决方案,通过使用该方案,用户可以充分利用 Stable Diffusion +Serverless 技术优势快速开发上线 AI 绘画应用,期待为广大开发者 AI 绘画创业及变现提供思路。
为了帮助用户高效率、低成本应对企业级复杂场景,函数计算团队正式推出 Stable Diffusion API Serverless 版解决方案,通过使用该方案,用户可以充分利用 Stable Diffusion +Serverless 技术优势快速开发上线 AI 绘画应用,期待为广大开发者 AI 绘画创业及变现提供思路。
·好处:不会出现其他升级器(如ESRGAN)可能引入的升级伪影(upscaling artifacts)。因为它的原理就是和stable diffusion一致的,相同的解码器生成图像,确保风格一致。 ·缺点:它会在一定程度上改变图像,具体取决于去噪强度(Denoising strength,也可以称重绘幅度)的值。往往去噪强度必须高于0.5。否则,你会得到模糊的图像,如...
为了帮助用户高效率、低成本应对企业级复杂场景,函数计算团队正式推出 Stable Diffusion API Serverless 版解决方案,通过使用该方案,用户可以充分利用 Stable Diffusion +Serverless 技术优势快速开发上线 AI 绘画应用,期待为广大开发者 AI 绘画创业及变现提供思路。
Stable Diffusion 模型,已经成为 AI 行业从传统深度学习时代走向 AIGC 时代的标志性里程碑。越来越多的开发者借助 stable-diffusion-webui (以下简称 SDWebUI) 能力进行 AI 绘画领域创业或者业务上新,获得高流量及商业价值,但是面对多客户、高并发的复杂场景,使用原生 Stable Diffusion API 会面临以下挑战: 显卡资源...
https://nitroflare.com/view/D8A338752D41DF5/Stable_Diffusion_Complete_Guide_Free_AI_Image_Generator.part3.rar https://nitroflare.com/view/EDCBB534FD9CA99/Stable_Diffusion_Complete_Guide_Free_AI_Image_Generator.part4.rar