1. Stable Diffusion XL系列资源 2. Stable Diffusion XL核心基础内容 2.1 SDXL整体架构初识 2.2 VAE模型(包含详细图解) 2.3 U-Net模型(Base部分,包含详细图解) 2.4 Text Encoder模型(包含详细图解) 2.5 Refiner模型(包含详细图解) 2.6 SDXL官方训练技巧&细节 3. 从0到1搭建使用Stable Diffusion XL进行AI绘画(...
近日,该公司又发布了Stable Diffusion 的XL 0.9版本,35亿+66亿双模型,搭载最大OpenCLIP,让AI生图质量又有了新的飞跃。 Stable Diffusion又双叒升级了! 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...
Stable Diffusion XL为了在解决数据集利用率问题的同时不引入噪声伪影,将U-Net(Base)模型与原始图像分辨率相关联,核心思想是将输入图像的原始高度和宽度c_{\text size}=(w_\text {origin}, h_\text {origin})作为额外的条件嵌入U-Net模型中,height和width分别都用傅里叶特征编码,然后将特征concat后加在Time Em...
本节课将开启第二个板块,对Stable diffusion的系统梳理,这一部分我们将从模型的视角切入,详细探究各个系列模型及其生态的发展。 二、模型总览 首先,提到模型,就离不开背后的基础论文,这篇名为《high-resolution image synthesis》的文章提出,将原本在像素层面运行的扩散模型降维到潜空间进行。这提高了模型生成速度,还...
将模型放入“stable-diffusion-webui\extensions\sd-webui-controlnet”中。 三、工程&模型验证 按照Mikubill提供的文档,对整个ControlNet进行验证。 3.1 相同输出配置 通过对应配置,在webui中要完美重现stabilityAI的官方结果,以确保ControlNet的步骤也能完美重新; ...
近日,该公司又发布了Stable Diffusion 的XL 0.9版本,35亿+66亿双模型,搭载最大OpenCLIP,让AI生图质量又有了新的飞跃。 Stable Diffusion又双叒升级了! 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。
【二】Stable Diffusion XL整体架构初识 与Stable DiffusionV1-v2相比,Stable Diffusion XL主要做了如下的优化: 对Stable Diffusion原先的U-Net,VAE,CLIP Text Encoder三大件都做了改进。 增加一个单独的基于Latent的Refiner模型,来提升图像的精细化程度。
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...
一、SDXL简介 Stable Diffusion XL(SDXL)是一种基于深度学习的文本生成模型,旨在解决大规模文本生成任务中的计算效率和内存消耗问题。SDXL通过引入一系列优化技术,如梯度检查点(Gradient Checkpointing)和文本编码器训练(Text Encoder Training),实现了在有限的计算资源下高效生成高质量文本的能力。 二、SDXL工作原理 ...
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...