Multi-Diffusion+Tiled VAE的主要作用让低显存4G-6G显存的GPU同样能实现放大2K、4K甚至是8K图片的强大插件,能够摆脱硬件设备不足带来的烦恼。 该插件的原理简单地说将原有的图片变成拼图的碎片,每块拼图分别加以高清化的绘制,最后拼成一张大图片。 Multi-Diffusion设置参数 启用切片扩散:启用Tiled Diffusion插件
这个扩展插件是由两个区域组成的:Tiled Diffusion和Tiled VAE。 2、原理 Tile:直译是“瓷砖、瓦片”等意思,一般指对于图像、图案的平铺分块处理。 这个扩展的核心就是将图像“Tile”——区块化处理,而这样做的作用就是:提高分辨率和降低显存负担。 这个扩展会将图片分割成一个个小方块 ...
其实,严格来讲,这个扩展其实是由TiledDiffusion和TiledVAE组成,这个扩展的核心就是将图像区块化处理,这样处理的作用有两点: 1.提高分辨率 2.降低绘制显存 正如前边所说,直接画一张很大且高清的图片,对于显卡来说,或许会有压力,并且绘制时间会很长 ,但是使用了这个扩展,就会按照一定的规则,将整张图片分割成一个个画...
接下来，我们需要使用这些数据集和超参数来训练StableDiffusion Tiled VAE模型。训练的过程包括以下几个步骤：-将输入图像分成瓦片，并对每个瓦片进行编码。编码器可以使用卷积神经网络来提取图像的特征。-使用编码器得到的特征来生成每个瓦片的均值和方差，并进行采样。-将生成的瓦片重新组合成完整图像，并计算损失函数。
通过对比图可以看到画面要好多了：由于我们打开了ControlNet，因此即使重绘幅度很高，也能维持画面整体基本不变：下面是重绘幅度0.4和0.75的对比图：另外插件作者有提到提高CFG值也可以进一步提高画面的细节，比如我这里将CFG值改为14：以下是CFG数值7和14的对比图：Tiled Diffusion和Tiled VAE插件的参数基本就是这些...
经过反复试验,查找,困扰我一个多星期,终于解决最后一步爆显存的问题。有同样困扰的可以先像我这样设置我用的秋叶大佬启动器,在高级选项-计算精度设置里一定一定要关闭数值溢出检查。半精度优化打开在webui的设置-vae里,取消勾选自动恢复vae为float32。以上设置后有8g的可以不需要开中等显存优化,选8g以上优化即可。Ti...
Tiled Diffusion和Tiled VAE参数详解 插件分两个部分,首先是Tiled Diffusion,打开Tiled Diffusion并且激活它,勾选保持输入图像尺寸,这样上方的尺寸设置就失效了。 会以你输入的图像尺寸为基础进行放大,因此即使你要批量放大的图像尺寸不同也可以同时操作: 接下来是两种平铺算法,MultiDiffusion和Mixture of Diffusers,我个人...
tiledvae一点..看视频是说tiledvae可以降低显存消耗,就试着跑了一下512*512开不开tiledvae的出图效率和显存占用都是一模一样的1024*1024开不开也都是一样,调整编码区分块大小也是同样结果,是因
Tiled Diffusion和Tiled VAE参数详解 插件分两个部分,首先是Tiled Diffusion,打开Tiled Diffusion并且激活它,勾选保持输入图像尺寸,这样上方的尺寸设置就失效了。 会以你输入的图像尺寸为基础进行放大,因此即使你要批量放大的图像尺寸不同也可以同时操作: 接下来是两种平铺算法,MultiDiffusion和Mixture of Diffusers,我个人...
再接下来是Tiled VAE,这是插件作者原创的算法,可以大幅度降低对显存的消耗。 个人认为是不需要过多调试,插件会根据你的配置自动匹配适应的参数: 三、常见应用 而高重绘幅度下使用ContrlNet的Tile模型通常又会产生过多细节而导致画面杂乱。 因此插件作者推荐是将两者结合一起使用: ...