而 Stable Diffusion WebUI 是操作这个引擎的仪表盘和控制器。它基于Stable diffusion的内核。
此外如果你的模型是SDXL,使用StableDiffusionXLPipeline,因此dreamshaperXL模型加载的代码如下: from diffusers import StableDiffusionXLPipeline pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_single_file("your/path/dreamshaperXL_v21TurboDPMSDE.safetensors") 使用GPU运行 windows用户可以根据如下代码判断自己的电脑能否进行...
K-diffusion/K-sampler是一种采样方法,是由Katherine Crowson在她的k-diffusion GitHub仓库中实现的。 这种采样方法是用来处理图像生成的技术,它可以帮助我们在图像生成过程中更有效地获得所需的样本。通过K-diffusion/K-sampler,我们可以更好地控制图像的生成过程,使得生成的图像更加符合我们的预期。 Latent diffusion ...
prompt:用于生成图像的文字输入,SD只支持英文输入,但这个工具自带了一个翻译功能,你可以先输入中文,再翻译成英文来生成图片。 negative prompt:这是生成图像的反向提示词,用于指定你不希望模型生成的内容。 Sampling method:不同的采样算法,对生成图片有不同的影响。 一般推荐DPM++ 2M Karras,设置 20~30 步;DPM++ ...
默认情况下,Stable Diffusion XL使用32 bit浮点格式(FP32)来表示其所处理和执行计算的数字。 一个显而易见的问题:能否降低精度?答案是肯定的。通过使用参数torch_dtype=torch.float16,模型会以半精度浮点格式(FP16)加载到内存中。为了避免不断进行这种转换,我们可以直接下载以FP16格式分发的模型变体。只需包括varian...
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 ...
Stable Diffusion XL优化终极指南 如何在自己的显卡上获得SDXL的最佳质量和性能,以及如何选择适当的优化方法和工具,这一让GenAI用户倍感困惑的问题,业内一直没有一份清晰而详尽的评测报告可供参考。直到全栈开发者Félix San出手。 在本文中,Félix介绍了相关SDXL优化的方法论、基础优化、Pipeline优化以及组件和参数优化...
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，推出各种各样、花式繁多的 AIGC 应用。刚刚，Stability AI 正式推出了 Stable Diffusion XL（SDXL）1.0。文本到图像生成模型，又完成了进化过程中的一次重要迭代。这是 Stability AI...
步骤1:下载SDXL v1.0模型文件 如果您已安装 AUTOMATIC1111 或 Invoke AI 并将其更新到最新版本,则第一步是下载 SDXL 1.0 所需的模型文件。这包括基础模型、LORA 和精炼模型。您可以在下面找到这些文件的下载链接: · SDXL 1.0 基本模型和 LORA:https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1....
图1.Stable Diffusion 降噪过程 由于其计算复杂性,此过程可以显著受益于特定类型的 GPU 核心,例如NVIDIA Tensor 核心。这些专用核心从设计之初就旨在加速矩阵乘法累加运算,从而加快图像生成速度。 NVIDIA 通用L4 GPU拥有超过 200 个 Tensor Core,是企业希望在生产环境中部署 SDXL 的理想经济高效 AI 加速器。企业可以通...