方法/步骤 1 启动Stable Diffusion的WebUI端，在正向提示词中输入“catgril” 2 在外挂VAE模型下拉列表中选择与基础大模型版本匹配的VAE模型。 3 点击“生成”按钮即可将选择的VAE模型应用到生成的图像中了。 注意事项 使用VAE的版本必须和大模型版本匹配
今天以 stable diffusion 为例,看看他的基本原理和怎么用。 主要技术 VAE(变分自编码器) stable diffusion 采用了VAE模型的预加载方式,在训练过程中,通常会采用预训练的通用VAE(变分自编码器)或自己训练的VAE模型。他使用Encoder部分对原图片进行处理,将输入图片信息降维到latent space(潜在空间)。在latent space上...
在任何情况下,新的VAE都不会表现得更差。要么表现得更好,要么没有变化。 以下是使用Stable Diffusion v1.5模型的原始、EMA和MSE的比较。(提示可以在这里找到。)放大并比较差异。 最后要注意的是,EMA和MSE与Stable Diffusion v2.0兼容。你可以使用它们,但效果很小。2.0已经非常擅长渲染眼睛了。可能他们已经将改进纳...
补充:如果你想更了解VAE的机制,可以查看关于Stable Diffusion工作原理。 是否需要VAE 您无需安装 VAE 文件就可以运行 Stable Diffusion,因为无论是 v1、v2 还是自定义模型,都已经内置了默认的 VAE。 当人们提到下载和使用 VAE 时,他们指的是使用VAE 的改进版本。这发生在模型训练者用额外的数据进一步微调了模型的...
stable-diffusion-webui 默认页面并没有显示 VAE 设置部分,所以需要先设置一下。首先点击「Settings」,然后点左侧菜单的「User interface」这个 Tab,拉到下面有个选项叫做Quicksettings list,在输入框里面添加,sd_vae,CLIP_stop_at_last_layers: 在这里插入图片描述 ...
这种情况就是因为没有使用正确的VAE。 什么是VAE? VAE 的全称是Variational Auto-Encoder,翻译过来是变分自动编码器,本质上是一种训练模型,Stable Diffusion里的VAE主要是模型作者将训练好的模型“解压”的解码工具。 在C站下载模型,需要特定VAE的情况下,会提示下载链接。
加载animevae.pt模型(将该模型文件改名为模型名.vae.pt与模型文件放置在一起) Settings 中将Stop At last layers of CLIP model设为2 匹配NAI 的一个**优化**。 Settings 中将Eta noise seed delta设置为31337 将NovelAI 自动填充的正反标签前置在提示词组中 ...
在Stable Diffusion中,VAE模型的工作流程如下:首先,通过编码器将图像转换为潜在向量。然后,这些潜在向量被用于前向扩散过程,每一步都会往潜在向量中增加更多噪声。在推理生成时,由反向扩散过程生成的denoised latents被VAE的解码器部分转换回图像格式。值得注意的是,在Stable Diffusion的推理生成过程中,我们只需用到VAE...
安装时,将下载的文件放入Stable Diffusion根目录下的models/VAE文件夹中,然后在界面中刷新即可使用。 注意事项 无:点击“无”时,表示使用的是大模型自带的VAE。 自动:点击“自动”时,Stable Diffusion会根据大模型的名字自动选择匹配的VAE。如果希望VAE随大模型自动切换,需要把VAE的名字设置成和大模型一样的名字。
1、vae设置方法 stable diffusion的webui这个软件刚刚安装好后,vae选项默认是没有的,要设置一下,才能在Stable Diffusion checkpoint的右侧出现SD VAE的选项(见下图第一行)。 第一步,点击软件第3行的Settings按钮,出现下图的界面: 第二步、点击左侧的User interface按钮,出现下图的界面: ...