https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0.safetensors 这两个文件是底模,大约7个G每个文件,下载到GPU服务器后,需要放到stable-diffusion-we...
在stble diffusion文件目录下,找到web ui user bat,右键编辑打开 8G-16G显存口令: --xformers --no-half-vae --medvram-sdxl 8G以下显存口令: --xformers --no-half-vae --lowvram 注意指令有空格,这个是以牺牲部分出图数度,来换取显存的。 第二个方法 在设置里,找到实时过程预览,拉到-1就可以 第...
Stable Diffusion 是一个2022年发布的深度学习文本到图像的潜在扩散模型(LDM / Latent Diffusion Model),由 CompVis、Stability AI 和 LAION 的研究人员和工程师创建。它使用来自 LAION-5B 开源数据库子集的512x512图像进行训练,通过引入隐向量空间来解决 Diffusion 速度瓶颈,除了可用于文生图任务,还可以用于图生图、...
2. 在该选项卡中打开"从URL安装"选项卡。 3. 将https://github.com/lifeisboringsoprogramming/sd-webui-xldemo-txt2img输入到扩展git仓库的URL。 4. 点击"安装"按钮。 5. 等待5秒,你将会看到消息"Installed into /Users/dengrui/sd/stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-xldemo-txt2img. Use In...
首先根据之前的Stable Diffusion Quick Kit 动手实践 – 基础篇创建 SageMaker Notebook,并且使用 git 克隆最新的代码(https://github.com/aws-samples/sagemaker-stablediffusion-quick-kit),然后打开 inference/sagemaker/byoc_sdxl/中的 stable-diffusion-on-sagemaker-byoc-sdxl.ipynb。
Stability AI宣布推出Stable Diffusion XL 1.0,这是一个文本到图像的模型,该公司将其描述为迄今为止“最先进的”版本。 Stability AI表示,SDXL 1.0能生成更加鲜明准确的色彩,在对比度、光线和阴影方面做了增强,可生成100万像素的图像(1024×1024)。而且还支持在网页上直接对生成图像进行后期编辑。
注意替换 为你的 Stable Diffusion WebUI 部署目录,最后重启 Stable Dinfusion WebUI。 使用SDXL Styles SDXL Styles 的设置界面出现在 Stable Diffusion 参数的下方(如下图所示),支持“文生图”和“图生图”。 同时需要注意 SDXL 的图片尺寸,不要再使用 512*512,出图效果会很差。这里再给出几个 SDXL 的推...
请按照以下步骤通过 Clipdrop 访问 SDXL: a.转至Clipdrop上的官方 Stable Diffusion XL 页面。 b.输入您自己的文本提示或从预先编写的示例中进行选择来描述您希望在页面上生成的图像。 c.您还可以向提示添加样式以进一步自定义输出图像。 d.如果您单击“生成”按钮,Stable Diffusion XL 将处理您的数据并提供四张与...
https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0.safetensors 这两个文件是底模,大约7个G每个文件,下载到GPU服务器后,需要放到stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion文件夹中。另外还有一个VAE文件,是可选的,下载地址: ...
本文将介绍Stable Diffusion XL优化,旨在尽可能减少内存使用的同时实现最优性能,从而加快图像生成速度。我们将能够仅用4GB内存生成SDXL图像,因此可以使用低端显卡。 由于本文以脚本/开发为导向,因此将使用Hugging Face的diffusers库。即便如此,了解不同的优化技术及其相互作用将有助于我们在各种应用中充分利用这些技术,例如...