1、Stable Diffusion 2.0 2、SDXL 2.1 模型结构 2.2 微条件控制 2.3 多纵横比 2.4 改进的图像编码器(即VAE) 2.5 串联训练 3、运行 4、参考 SDXL生成图像示例 Stable Diffusion V1原理见程小序:stable diffusion原理浅析 1、Stable Diffusion 2.0 版本2相比版本1的更新有: 更新文本编码器为OpenCLIP 默认分辨率...
因此在本文中,Rocky主要对Stable Diffusion XL系列模型(Stable Diffusion XL 1.0、Stable Diffusion XL 0.9、Stable Diffusion XL Turbo等)的全维度各个方面都做一个深入浅出的分析总结(SDXL模型结构解析、SDXL模型从0到1保姆级训练教程、SDXL模型不同AI绘画框架从0到1推理运行保姆级教程、最新SDXL资源汇总分享、AI...
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M SDE Karras, CFG scale: 7, Seed: 123456, Size: 1024x1024, Model hash: e6bb9ea85b, Model: sd_xl_base_1.0_0.9vae, RNG: CPU, ControlNet 0: "Module: none, Model: t2i-adapter_xl_canny [ff8b24b1], Weight: 1, Resize Mode: Crop and Resize, Low Vram...
Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M SDE Karras, CFG scale: 7, Seed: 123456, Size: 1024x1024, Model hash: e6bb9ea85b, Model: sd_xl_base_1.0_0.9vae, RNG: CPU, ControlNet 0: "Module: none, Model: t2i-adapter_xl_canny [ff8b24b1], Weight: 1, Resize Mode: Crop and Resize, Low Vram...
1. SDXL原理 1.1 整体架构 SDXL和之前的版本一样也是基于latent diffusion架构,对于latent diffusion,首先会采用一个autoencoder模型来图像压缩为latent,然后扩散模型用来生成latent,生成的latent可以通过autoencoder的decoder来重建出图像。SDXL整体模型结构如下图所示: 相比之前SD版本,Stable Diffusion XL是一个二阶段的...
Diffusion 稳定扩散模型简介 Stable Diffusion是 Diffusion 扩散模型中最先进的模式( Diffusion 有一些早期版本,比如: 原始Diffusion、Latent Diffusion)。它采用了更加稳定、可控和高效的方法来生成高质量图像。在生成图像的质量、速度和成本上都有显著的进步,因此该模型可以直接在消费级显卡上实现图像生成,可达至少 512*51...
SD-XL：开源版Midjourney关于Stable Diffusion XL模型的具体信息，官方并没有透露太多，目前只知道是一个与v2模型架构相似、但规模和参数量更大的模型。SD-v2.1包括9亿参数，SD-XL大约有23亿参数，Emad表示正式版可能会额外发布一个更小的蒸馏版本。SD-XL相比之前版本的改进如下：使用较短的描述性prompt即可生成高...
在"Stable Diffusion Checkpoint"下拉菜单中选择SDXL 1.0基础模型。输入一个提示词，输入一个负面提示词，也可以不填负面的。设置图像大小为1024×1024，或者对于不同长宽比的情况，设置为接近1024的尺寸。重要提示：确保没有选择v1模型的VAE。前往“设置” > “Stable Diffusion”。将“SD VAE”设置为“None”或...
Stable DiffusionXL 1.0 闪亮登场,给你不一样的色彩体验。 在大模型开启的 AIGC 时代,由明星 AI 初创公司 Stability AI 打造的文本到图像生成模型 Stable Diffusion 可谓风靡全球。 虽然从文本到图像的生成模型并不少,但 Stable Diffusion 是最受欢迎的开源模型。各路开发者也基于 Stable Diffusion 模型进行二创,推...
最近,Stability AI 发布了最新版的 Stable Diffusion XL 0.9(SDXL 0.9)。 比起之前的模型,这波更新在图像和构图细节上,都有了质的飞跃。 尤其是在参数上,这次的 SDXL0.9 具有 35 亿参数基础模型和 66 亿参数模型的集成管线。相比之下,Beta 测试版仅用了单个 31 亿参数的模型。