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(...
Stable Diffusion XL 的贡献结构图 1. 【摘要】Abstract & Introduction 论文开篇:“我们又迭代了Stable Diffusion,新版本名字叫Sdable Diffusion XL,比之前更强哦!!!而且我们开源哦!!!” (作者在这里顺便吐槽了别的不开源的生成模型,不开源既不利于公平比较又不利于快速迭代和发展。) 先放张图说明这次真的比之...
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 梯度检查点(Gradi...
RNG: CPU, ControlNet 0: "Module: none, Model: t2i-adapter_xl_canny [ff8b24b1], Weight: 1, Resize Mode: Crop and Resize, Low Vram: False, Guidance Start: 0, Guidance End: 1, Pixel Perfect: True, Control Mode: Balanced
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...
1. StableDiffusion 稳定扩散模型简介 Stable Diffusion是 Diffusion 扩散模型中最先进的模式( Diffusion 有一些早期版本,比如: 原始Diffusion、Latent Diffusion)。它采用了更加稳定、可控和高效的方法来生成高质量图像。在生成图像的质量、速度和成本上都有显著的进步,因此该模型可以直接在消费级显卡上实现图像生成,可达至...
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...
在"Stable Diffusion Checkpoint"下拉菜单中选择SDXL 1.0基础模型。输入一个提示词，输入一个负面提示词，也可以不填负面的。设置图像大小为1024×1024，或者对于不同长宽比的情况，设置为接近1024的尺寸。重要提示：确保没有选择v1模型的VAE。前往“设置” > “Stable Diffusion”。将“SD VAE”设置为“None”或...
SDXL 1.0 是最大的开放图像模型,但对显存的要求并不高,在 8GB 显存的GPU上可以正常工作,覆盖了大多数消费级显卡和 GPU 云服务。 为了获得更加稳定的输出结果,我们通常借助 ControlNet,通过添加额外控制条件,来引导 Stable Diffusion 按照创作者的创作思路生成图像,从而提升 AI 图像生成的可控性和精度。目前还没有...
Stable Diffusion XL 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...