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...
CLIP Skip是Stable Diffusion中用于图像生成的CLIP文本嵌入网络的一项功能,它表示跳过最后的几层。 CLIP是Stable Diffusion v1.5模型中使用的语言模型,它将提示中的文本标记转换为embedding。它是一个包含许多层的深度神经网络模型。CLIP Skip指的是要跳过多少个最后的层。在AUTOMATIC1111和许多Stable Diffusion软件中,CLIP...
Stable-Diffusion-XL是业内知名的跨模态大模型,由StabilityAI研发并开源,有着业内领先的图像生成能力。本文介绍了相关API。 模型版本为stable-diffusion-xl-base-1.0 功能介绍 调用本接口,根据用户输入的文本生成图片。 注意事项 如果调用时出现请求超时情况,建议使用以下方式调用: (1)如果未部署该服务,需要部署本模...
一是models,所有的大模型都要拷贝至models\Stable-diffusion,XL的大模型也放到这里,微调模型拷贝至models\lora 二是extensions,所有的插件都装在这里; 三是outputs,Stable Diffusion输出的所有图片都在这个目录; 四是embeddings,这是存放嵌入模型的地方。 四、绘图界面 启动器启动后,会自动打开一个网页,在这里就可以绘...
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 默认分辨率支持两种,512和768均支持 提出了一个图像到图像的4倍超分模型(Super-resolution Upscaler Diffusion Models) ...
在完成了依赖库和repositories插件的安装后,我们就可以配置模型了,我们将Stable Diffusion XL模型放到/automatic/models/Stable-diffusion/路径下。这样以来,等我们开启可视化界面后,就可以选择Stable Diffusion XL模型用于推理生成图片了。 完成上述的步骤后,我们可以启动SD.Next了!我们到/automatic/路径下,运行launch.py即...
stable-diffusion升级XL的方法 cd到stable diffusion的目录下,用下面的命令进行升级: git pull 如果git pull之后,出现上图这样的错误提示。用下面的4个步骤来解决: 第一步、git stash 然后会出现下图的提示: 第二步、git pull 这时候发现不报错了,见下图: ...
Stable Diffusion XL的是一个文生图模型,是原来Stable Diffusion的升级版。相比旧版的Stable Diffusion模型,Stable Diffusion XL主要的不同有三点: 有一个精化模型(下图的Refiner),通过image-to-image的方式来提高视觉保真度。使用了两个text encoder,OpenCLIP ViT-bigG和CLIP ViT-L。增加了图片大小和长宽比作为输入...
Stable diffusion中的models Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model,是预先训练好的Stable diffusion权重,用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。 如果训练数据中从未出现过猫的图像,模型就无法生成猫的图像。同样,如果只用猫的图像来训练模型,它也只会生成猫的图像。
7月 26 日,Stability AI 发布了 Stable Diffusion XL 1.0 模型,它在图像生成质量上有了极大的提升,并且模型是开源的,图像可免费商用,所以一经发布就收到了广泛的关注,今天我们就一起了解一下 SDXL 1.0 的图像生成质量、在线使用途径及本地部署方法。