3、支持SDXL-Inpaint模型 以往在使用SDXL通用模型进行图像修复时,用户经常会遇到修复效果不尽如人意的情况。现在,diffusers发布了专注于图片修复功能的SDXL-Inpaint模型,该模型特别强化了对局部区域进行精确重绘的能力。SDXL-Inpaint模型文件见文末。 4、柔和重绘 在1.8.0版本中,图生图模块迎来了一项极为实用的新特性...
适合SDXL 和 SD 1.5,使用交大步长时的推荐插值方法。与Karras、Exponential的对比,搭配祖先采样器时表现更为明显。 KL Optimal 和Align Your Steps 类似,基于同样的理论基础。 Normal、DDIM和Simple 从ComfyUI 移植过来的调度器。 Beta 在去噪的开始和结束阶段花费更多时间以提高图像质量,效果和Uniform差不多,但是比...
刷新页面完成后,点击右上角“python 3(ipykernel)”,会弹出选择内核的弹窗。 点击选择区域,选择“xL_env”(切记一定要选择这个!) 然后点击“选择”即可。 内核选择完成后,看一眼右上角是不是已经显示“xL_env”了,如果是那就OK了,后续再开机的时候,这个地方正常都会是“xL_env”了。 然后我们点击第二个代码...
Stable Diffusion是一个强大的图像生成AI模型，但它通常需要大量调整和提示工程。Fooocus的目标是改变这种状况。Fooocus的创始人Lvmin Zhang（也是 ControlNet论文的作者）将这个项目描述为对“Stable Diffusion”和“ Midjourney”设计的重新设计。Fooocus就像是Midjourney的免费离线版本，但是它使用SDXL模型。或者说它将St...
1、为SDXL-Lightning模型使用SGM统一调度器 SDXL-Lightning由字节跳动开源,是一款闪电般的快速文生图模型,能够在几步之内生成高质量的1024像素图像。模型源自 stable-diffusion-xl-base-1.0,提供了包含1步、2步、4步和8步的蒸馏模型,目前2步、4步及8步模型已经可以生成高质量的图片,1步模型还是实验性的。
而 SDXL 1.0 模型则是 Stable Diffusion 的一种重要模型,它具有更高的图像生成能力和更好的性能。 要在Stable Diffusion WebUI 中使用 SDXL 1.0 模型,首先需要配置好相应的环境。下面,我们将详细介绍如何在 Stable Diffusion WebUI 中配置环境以支持 SDXL 1.0 模型。 一、硬件要求 要使用 SDXL 1.0 模型,需要...
插件地址:https://github.com/ahgsql/StyleSelectorXL.git 方法二 适合访问 Github 不太顺畅的同学。通过别的方式下载后(文末有我整理的相关资源),放到 Stable Diffusion WebUI 的插件目录。 <stable-diffusion-webui>/extensions/StyleSelectorXL 注意替换 <stable-diffusion-webui> 为你的 Stable Diffusion Web...
下载SDXL 1.0模型文件 从官方网站或其他可信来源下载SDXL 1.0模型文件,并将其解压缩到Stable Diffusion WebUI的指定目录下。 三、模型训练和使用 在完成环境配置后,我们就可以开始进行模型训练了。通过Stable Diffusion WebUI提供的界面,我们可以设置训练参数、选择训练数据等。训练完成后,我们就可以使用SDXL 1.0模型生...
当然,Stability AI 也单独发布了一个名为stabilityai/sdxl-vae[11]的项目,虽然项目更新时间比两个 SDXL 绘图模型晚一天,但是其中的 VAE模型的版本,却比绘图模型中内置的 VAE 模型要老一个版本,推测这里应该是一个乌龙。 此外,在一些陈旧的文章中,可能会指引你使用: ...
在stable diffusion webui上使用并升级到SDXL1.0的操作很简单,这里主要注意的是SDXL的几个重点差异,你要先依这个差异来评估自己是否要升级,以免白忙一场。 1.SDXL必须的显卡VRAM更高,推荐12GB。(低VRAM在预设情况下是跑不动的,必须在启动参数加上--medvram才能够使用。