大家知道一般我们使用stable diffusion是写英文的prompt或者使用插件去把中文tag转化为英文tag,那么有没有这么一个模型原生就支持中文输入呢?在不损失stable diffusion英文能力的同时获得汉字理解能力(这样模型更适合绘画中文特有的元素或者文化),我们的工作Taiyi-Diffusion-XL便是主要解决这个问题。 Tech Report 技术报告:ar...
底模可以用animagine-xl-3.1或者kohaku,不过kohaku可能过一阵子就更新一个,建议用最新的,如果采用的底模的vae不行(可以测试一下和标准的sdxlvae的区别)就用外置的sdxl vae。(hans佬的推土机系列也可以 建议训练Textencoder,即不要只训练U-net 一个epoch的学习步数不要太多,尽量控制在8-16个epoch...
扩容动作会借助 Karpenter 启动 Amazon GPU Spot instances 作为工作节点,并使用基于 Bottlerocket 构建的 snapshot 来快速启动 Stable Diffusion WebUI 工作负载。 Stable Diffusion WebUI 以指定配置参数启动,并从 Amazon EFS 中加载基础模型文件。 Queue Agent 从任务队列中拉取任务,完成相关处理(下载输入图片/切换基...
Stable-Diffusion来到XL时代,如果屏幕前的你正在或正想使用kohya-ss、秋叶、赛博炼丹炉来进行XL的LoRA模型训练,那么,以下几点针对8G、12G、16G、24G显存的建议参数不可错过。具体建议设置如下: 一、LoRA type:8Gvram用standard,12Gvram以上的可选用LyCORIS/LoHa; 二、Train batch size:8、12、16、24Gvram依次推荐使...
训练过程 Stable Diffusion模型的训练包括两个主要部分: a) 扩散器(Diffuser): 通过添加噪声数据,将训练数据集(如图像)逐渐转化为噪声分布。 b) 生成模型: 一个条件生成模型(通常为U-Net结构的卷积网络),学习从噪声数据和条件(如文本prompt)中重建原始数据。
【一】SDXL训练初识 Stable Diffusion系列模型的训练主要分成一下几个步骤,Stable Diffusion XL也不例外: 训练集制作:数据质量评估,标签梳理,数据清洗,数据标注,标签清洗,数据增强等。 训练文件配置:预训练模型选择,训练环境配置,训练步数设置,其他超参数设置等。 模型训练:运行SDXL模型/LoRA模型训练脚本,使用TensorB...
0.1参数训练量为101亿 其中BASE模型35 亿加REFINER模型66亿 SD的8倍??? 0.2对Stable Diffusion原先的U-Net(XL Base U-Net 一共14个模块),VAE,CLIP Text Encoder三大件都做了改进。可以明显减少显存占用和计算量 0.3增加一个单独的基于Latent(潜在)的Refiner(炼制)模型,来提升图像的精细化程度。【新增:对Base...
SDXL与Stable Diffusion不同版本模型的比较 研究人员选择了一个更强大的预训练文本编码器，用于文本调节。具体来说，将OpenCLIP ViT-bigG与CLIP ViT-L结合使用，这里沿着通道轴连接倒数第二个文本编码器输出。除了使用交叉注意层来约束模型的文本输入之外，研究人员还遵循 ，并且OpenCLIP模型的混合嵌入文本上附加约束...
Stable Diffusion XL 或 SDXL 是最新的图像生成模型,与以前的 SD 模型(包括 SD 2.1)相比,它专为更逼真的输出而定制,具有更详细的图像和构图。 借助Stable Diffusion XL,您现在可以通过改进的脸部生成来制作更逼真的图像,在图像中生成清晰的文字,并使用更短的提示创建更美观的艺术作品。
IT之家 11 月 30 日消息，Stability AI 日前推出了 Stable Diffusion XL Turbo（SDXL Turbo），为此前 SDXL 模型的改进版本，号称采用了“对抗性扩散蒸馏技术（Adversarial Diffusion Distillation）”，将图片生成迭代步骤从原先的 50 步减少至 1 步，据称“仅仅进行一次迭代步骤就能生成高品质图像”。据悉，Stable...