专业的深圳网站建设公司排名,深圳网站制作公司在那,桂林网站建设科技有限公司,网页如何制作文章目录 解决TensorRT加速推理SDXL出现黑图问题1. fp162. 更换vae 解决TensorRT加速推理SDXL出现黑图问题 一般产生黑图#xff0c;仅需要修改下面两个问题即可解决。 1. fp16 将pipeline中的fp16修改为fp32。 在使用稳定扩散#xff08;Stable Diffusion#xff09;生… 文章目录 解决TensorRT加速推理SDXL出现黑图问题1. fp162. 更换vae 解决TensorRT加速推理SDXL出现黑图问题 一般产生黑图仅需要修改下面两个问题即可解决。 1. fp16 将pipeline中的fp16修改为fp32。 在使用稳定扩散Stable Diffusion生成图片时选择不同的数据类型可以影响生成的结果。在这种情况下从fp16半精度浮点数切换到fp32单精度浮点数解决了问题通常意味着精度的不同可能导致了生成的结果差异。 fp16半精度它使用更短的位数来表示浮点数因此可以表示的数值范围相对较小精度较低。这可以导致数值不稳定性和溢出问题尤其是在涉及大范围数值计算时。 fp32单精度它使用更多的位数可以表示更广范围的数值并提供更高的精度。在计算中fp32通常更可靠尤其是在大规模深度学习模型中因为它可以减少数值稳定性问题。 生成黑图的问题可能与fp16的数值范围和精度不足有关导致计算过程中的数值溢出或不稳定性。当使用fp32时数值稳定性更高能够处理较大的数值范围。 2. 更换vae 在TensorRT进行编译的时候会首先找到torch models将torch models的vae_decoder的配置文件和权重修改为https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix时完美解决问题。