1、Stable Diffusion 2.0 2、SDXL 2.1 模型结构 2.2 微条件控制 2.3 多纵横比 2.4 改进的图像编码器(即VAE) 2.5 串联训练 3、运行 4、参考 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...
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
在文生图页面上使用SDXL基础模型与使用任何其他模型没有太大区别，基本步骤如下：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...
训练尺寸: Latent Diffusion 是在 256x256 分辨率数据集上训练,而 Stable Diffusion 是先在256x256分辨率上预训练,然后再在 512x512 分辨率上微调优化的,而现在 XL 版本则采用了 Laion-High-Resolution 训练集,一个规模为 170M,图像分辨率大于 1024 的高分辨率训练子集,用于超分辨率任务。 可以看出来,改进确实不...
最近,Stability AI 发布了最新版的 Stable Diffusion XL 0.9(SDXL 0.9)。 比起之前的模型,这波更新在图像和构图细节上,都有了质的飞跃。 尤其是在参数上,这次的 SDXL0.9 具有 35 亿参数基础模型和 66 亿参数模型的集成管线。相比之下,Beta 测试版仅用了单个 31 亿参数的模型。
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 最新的旗舰图像模型，也是当前图像生成领域最好的开源模型。在 SDXL 1.0 版本发布之前，Stability AI 在六月份推出的 SDXL 0.9 仅作研究用途。但从今天起，SDXL 1....
Stable Diffusion并非是一个单独的模型,而是由多个模型组合起来的一个体系。我将用最基本的文生图工作流来解释Stable Diffusion的基本结构和原理。 当我们输入一句提示词(1gril,sea,sky,sun,clothes)之后,Stable Dissusion将生成一张一个女孩在海边享受阳光的图。
Stable Diffusion模型Juggernaut XL - V8+RunDiffusion就是其中的佼佼者,其偏真实的绘画风格和细腻的细节表现赢得了广大用户的青睐。 一、Stable Diffusion模型简介 Stable Diffusion模型是一种基于深度学习的生成式对抗网络(GAN)模型,主要用于图像生成。该模型由两个神经网络组成:生成器和判别器。生成器的任务是生成尽...
近日,该公司又发布了Stable Diffusion 的XL 0.9版本,35亿+66亿双模型,搭载最大OpenCLIP,让AI生图质量又有了新的飞跃。 Stable Diffusion又双叒升级了! 最近,Stability AI发布了最新版的Stable Diffusion XL 0.9(SDXL 0.9)。 比起之前的模型,这波更新在图像和构图细节上,都有了质的飞跃。
实验结果显示，Stable Diffusion XL Turbo 在大幅降低运算需求的同时，仍可以保持良好的图像生成品质，该模型单词迭代，即胜过 4 次迭代的 LCM-XL，而 4 次迭代的 Stable Diffusion XL Turbo 就可击败此前经过 50 步迭代配置的 Stable Diffusion XL；在 A100 GPU 上，计算 512x512 分辨率的图像，只需 207 毫秒...