pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained( 'stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0', use_safetensors=True, torch_dtype=torch.float16, variant='fp16',).to('cuda')generator = torch.Generator(device='cuda')for i, generation in enumerate(queue, start=1): generator.manual_seed(generatio...
在pipeline的源代码(https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/pipelines/stable_diffusion_xl/pipeline_stable_diffusion_xl.py#L201)中可以找到这个顺序,在Stable Diffusion XL的情况下,我们会找到以下代码: model_cpu_offload_seq = "text_encoder->text_encoder_2->image_encoder->unet-...
XL refiner可能是一个特定于某个软件、库或算法的术语,而不是一个通用术语。它可能指的是一种用于改进或细化图像质量的高级工具或方法,尤其是在处理大型(XL可能指的是 LCM极速生图: LCM可能是一个特定上下文中的缩写,可能与图像生成或处理相关。极速生图则暗示这是一个快速生成图像的过程或工具。结合起来,LCM极速...
use_safetensors=True, torch_dtype=torch.float16, variant='fp16', ).to('cuda') refiner = AutoPipelineForImage2Image.from_pretrained( 'stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0', use_safetensors=True, torch_dtype=torch.float16, variant='fp16', ).to('cuda') generator...
和Base模型的构建十分相似,首先大家可以在红框中选择我们的Refiner模型(Stable Diffusion XL Refiner),Refiner模型使用的Prompt和负向Prompt与Base模型一致,并且配置生成推理过程的参数(迭代次数,CFG,Seed等),绿色箭头表示将Base模型输出的Latent特征作为Refiner模型的输入,然后在蓝色框中点击Queue Prompt按钮,整个Refiner精修...
· SDXL 1.0 基本模型和 LORA:https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0– 转到模型卡页面,然后导航到“文件和版本”选项卡,在这里您需要下载两个 .safetensors 文件。 · 精炼机型号:https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0– 与以前相同,只是在这里您需要...
基础大模型和 lora 模型：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main精修大模型：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/tree/mainVae 模型：https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-vae/tree/main ④以上参数和模型都设置好后，就可以启动 Web...
先用Base 模型生成图像,再用 Refiner 模型对图像进行后续细化,提升质量。 这样分阶段的生成流程,能平衡效率与质量,是 SDXL 在扩散模型领域的一大优势。 官方链接:stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0 · Hugging Face 安装方法 下载好模型之后放在Comfyui的安装目录的models\checkpoints文件夹内。 base模型...
1.3 Refiner 模型 SDXL 与 SD 1.5/2.0 一个最大的不同是它提供了一个单独的 Refiner 模型,在 Stable Diffusion XL 2 阶段推理阶段,输入一个 prompt,通过 VAE 和 U-Net(Base)模型生成 Latent 特征,接着给这个 Latent 特征加一定的噪音,在此基础上,再使用 Refiner 模型进行去噪,以提升图像的整体质量...
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...