当我们想使⽤ Stable Diffusion ⽣成⼀张图⽚时(推理过程),VAE 起到的是解压缩过程,⼀ 般称之为“解码器”;当我们想将各种图⽚训练为图⽚⽣成模型时(训练过程),VAE 充当的 ⾓⾊就是编码器了,将图⽚或图⽚中的元素转换为低维空间向量表⽰,并传球给上⽂中提到的 U-Net ⽹络使...
当我们想使⽤ Stable Diffusion ⽣成⼀张图⽚时(推理过程),VAE 起到的是解压缩过程,⼀ 般称之为“解码器”;当我们想将各种图⽚训练为图⽚⽣成模型时(训练过程),VAE 充当的 ⾓⾊就是编码器了,将图⽚或图⽚中的元素转换为低维空间向量表⽰,并传球给上⽂中提到的 U-Net ⽹络使...
VAE 全称 Variational Auto Encoder (变分自编码器),是 stable diffusion 整个模型算法的组成部分之一,位于运作流程的末端,作用是让 stable diffusion 生成的图像颜色更鲜艳、细节更锐利;同时也能在一定程度上改善局部细节的生成质量,如手部、服装、脸部等,我们可以简单地把它理解为一种“滤镜”。 2)如何判断是否需要...
第四步,重启webui,重启方法是依次点击下图的Apply settings, 和Reload UI按钮,然后终端ctrl+C退出,再次输入命令python3 launch.py --xformers进入webui,全部步骤完成后,就可以在Stable Diffusion checkpoint的右侧出现SD VAE的选项了。 第五步、下载vae文件(大部分是pt后缀),放到stable-diffusion-webui/models/VAE...
目标效果: 步骤: 到设置Settings页面 -- 搜索 Quicksettings 在列表框中输入 sd_vae 和 CLIP_stop_at_last_layers 最后 Apply settings 并 Reload UI 完成
1)VAE 简介 VAE 全称 Variational Auto Encoder (变分自编码器),是 stable diffusion 整个模型算法的组成部分之一,位于运作流程的末端,作用是让 stable diffusion 生成的图像颜色更鲜艳、细节更锐利;同时也能在一定程度上改善局部细节的生成质量,如手部、服装、脸部等,我们可以简单地把它理解为一种“滤镜”。
值得注意的是,在Stable Diffusion的推理生成过程中,我们只需用到VAE的解码器部分。这是因为我们已经通过训练得到了潜在向量,可以直接用于解码生成图像。在实际应用中,如何设置和配置VAE模型也是一项重要的任务。以WebUI为例,为了使用VAE模型,需要进行一系列的设置和配置。首先需要将VAE文件放到对应的文件夹下,然后在设置...
在Stable Diffusion 界面中選擇 VAE 文件。 ControlNet 擴展功能 ControlNet 可以為 Stable Diffusion 添加更多功能,如保持角色特徵不變,僅修改風格或背景等。 git clone https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git 加速生成(xformers) Stable Diffusion 可以通過xformers擴展來加快圖像生成速度,並降低 ...
重启之后WebUI主界面上就可以看到VAE和CLIP了。 另外我安装了Controlnet,遇到的主要问题是mediapipe。部署方式如下: 1 点击Extensions,选Install from URL 2 在第一个空栏里输入https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet,然后点install就可以。 3 安装后重启,会出现长时间无法刷新出来,原因就是上面说的...
其中有個是VAE,請把它放到 \stable-diffusion-webui\models\VAE\ 另外一個是模型: \stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion 放進去之後需要重新啓動webui-user.bat。 之後是,是設定推薦參數: Sampler: DPM++ SDE Karras:20to30steps. Sampler: DPM++2M Karras:20to60steps. ...