网站建设购物车,新手网站,网站建设模板报价,wordpress文章页头添加广告代码介绍 最近#xff0c;Stability AI正式推出了全新的SDXL 1.0版本。经过我的实际测试#xff0c;与之前的1.5版本相比#xff0c;XL的效果有了巨大的提升#xff0c;可以说是全方位的超越。不仅在理解提示词方面表现出色#xff0c;而且图片的构图、颜色渲染和画面细腻程度…介绍 最近Stability AI正式推出了全新的SDXL 1.0版本。经过我的实际测试与之前的1.5版本相比XL的效果有了巨大的提升可以说是全方位的超越。不仅在理解提示词方面表现出色而且图片的构图、颜色渲染和画面细腻程度都有了很大的进步实际出图效果堪比Midjourney。此外该版本还继续采用开源的形式发布对于喜欢自定义生成图片的用户来说是一个极大的福音。 在 SD WebUI上 运行时还有一个额外的惊喜就是它直接支持绘制不同风格的图片如下图所示 图片来源https://stable-diffusion-art.com/sdxl-model/#Using_SDXL_style_selector 看到这里我想一些大模型、Lora模型确实可以进入回收站了。 那么XL现在是怎么做的呢相比之前的出图方式SDXL采用了两步走的方法先使用基本模型生成有噪声的潜在图然后再使用精修模型进行降噪优化官方给的处理示意图如下 不过基本模型也是可以独立使用的。所以实际出图时也可以采用另一种方法首先使用基本模型生成所需输出大小的潜在图然后通过图生图的方式使用精修模型和相同的提示词重绘第一步生成的潜在图以优化出图效果。这种方法稍微慢一些因为它要执行更多的处理。 实际使用时需要注意以下几点 负面提示与1.5、2.0版本相比负面提示不再像之前那么必要了。许多常见的负面词汇是无用的比如“Extra fingers”。关键词权重对于SDXL模型来说1.5版本的权重很高。如果你要复用1.5模型的提示可能需要降低权重。减少权重的效果比增加权重更好。安全扩散一定要使用safetensor版本的模型它更安全不会在你的机器上执行代码。精修强度为了获得最佳输出效果请使用低强度的refiner。Refiner为了得到更好的效果请使用一张有噪声的图片来使用refiner。图像大小SDXL模型的原生大小是1024×1024像素。虽然SDXL支持不同的宽高比但图像质量对大小很敏感。以下是Stability AI官方图像生成器的尺寸建议采用如果需要更大尺寸的照片可以再使用高清化放大。 21:9 – 1536 x 64016:9 – 1344 x 7683:2 – 1216 x 8325:4 – 1152 x 8961:1 – 1024 x 1024 ControlNetControlNet现在只能在V1模型上工作SDXL的支持还在开发中。 免安装体验 不用安装还有N多的模型可以直接使用不仅能使用SD XL也可以继续使用SD 1.5缺点是不能安装插件。 访问地址LiblibAI·哩布哩布AI-中国领先原创AI模型分享社区 进入后点击页面右上角的“在线Stable Diffusion”即可进入。 按照下边的步骤操作即可。 注意第3步和第4步这是和之前不一样的地方。 需要勾选XL Refiner才有精修大家可以对比下勾和不勾的效果。选择SDXL的模型后宽度和高度默认变成 1024*1024。 分享下提示词 提示词street fashion photography, young female, pale skin, (look at viewer), sexy pose,(pink hair, white hair, blonde hair, long hair), ((high ponytail)),detailed skin, (detailed eyes:1.3), skin pores, (grin:1.1), skin texture, (Hunter green uniform, black skirt:1.4), long green sleeves,8k, real picture, intricate details, ultra-detailed,(photorealistic),film action shot, full body shot, in a shopping mall,realistic, extremely high quality RAW photograph, detailed background, intricate, warm lighting, high resolution,uhd, film grain, Fujifilm XT3 反向提示词text, watermark, disfigured, kitsch, ugly, oversaturated, low-res, blurred, painting, illustration, drawing, sketch, low quality, long exposure, (cape:1.4), cartoon, 3d character 然后大家就可以愉快的生图了每天300张。不过因为是共享的服务高峰期可能等待的时间比较长。 云服务器体验 以 AutoDL 为例我已经发布了一个支持 SDXL 的 Stable Diffusion WebUI 镜像租用实例时选择“社区镜像”输入yinghuoai就可以选择到这个镜像了。 没有AutoDL经验的同学可以先看我这篇入门教程手把手教你在云环境炼丹部署Stable Diffusion WebUI 注意SDXL目前需要的内存资源比较高可能是SD WebUI在内存缓存了很多数据的原因单独跑SDXL Demo的时候没有消耗这么多的内存建议选择内存在80G的主机当然单价也会更高一些。后续我也会继续了解下如何降低它的内存和显存使用如有兴趣请保持关注。 目前 SD WebUI 发布版本使用的是前文介绍的先“文生图”、再“图生图”的方法虽然操作上啰嗦了一些但测试出图比较稳定。操作方法如下图所示 1、基础模型选择这个sd_xl_base_1.0.safetensors 2、提示词随便写点就行。 3、宽度和高度注意手动调整到 1024*1024实测512出图是卡通图效果也不怎么样。 这个镜像自带了一个风格插件用于实现 Stability AI 官方绘图产品中的绘图风格功能使用这个插件可以绘制不同风格的照片看下边的选项很多有3D、动漫、照片、数字、线画、插画、像素等很多风格。有了这个确实可以抛弃很多大模型和Lora模型了所以说SDXL确实进步很大建议大家试试。 出图之后我们可以在这里把图片发送到“图生图” 提示词都会带过去注意这里的基础模型要换成“sd_xl_refiner_1.0.safetensors”。 重绘强度建议控制在0.1-0.3小了没效果大了图片会变化过大。 别的参数不用动然后就可以精修生图了。 不成熟的方法 大家也可以感受到上边的步骤比较啰嗦所以 SD WebUI 也在开发一个新的方案类似哩布哩布上的体验不过目前还是开发版我这里测试经常出现崩溃的问题但是有人能够正常运行所以这里简单给大家说下使用方法有能力的可以去研究下。 1、下载这个开发版本GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui at refiner_alt 2、启动后在“设置”-“用户界面”中配置 refiner如下图所示 3、进入“文生图”或者“图生图”在页面顶部可以看到多了两个选项 Refiner checkpoint 选择SDXL的精修模型。 Refiner switch at从采样步骤的第几步开始使用精修模型这是个百分比。比如采样步数是30这里选择0.8那就是从 30*0.824 开始使用精修模型在这之前的采样使用基础模型。 可以看到这个方案方便了不少后续如果我测试没问题了会将镜像升级到这个新版本。 本地部署体验 我这里没有合适的机器环境所以没有实际部署大家可以看这个项目 GitHub - vladmandic/automatic: SD.Next: Advanced Implementation of Stable Diffusion 它是从 AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Fork 过来的但是针对各种平台做了优化。 具体安装步骤可以参考这篇文章How to run SDXL 1.0 model - Stable Diffusion Art 其它体验方式 Google Colab 这是 Github 上开源的一个 Stable Diffusion XL 1.0 的演示项目可以在Google Colab上免费运行。如果只是想简单的体验下访问外网也没有问题可以试试。 大家打开我分享的这个链接就可以运行。 https://colab.research.google.com/drive/1bBD9VaSTuuw7Xkuw3FRkYCneTDxbnGar?uspsharing 这里没有启用 Refiner因为会消耗大量内存免费规格根本跑不起来。 当出现下面这段文字的时候就说明启动成功了。 点击上图中的这个 public URL就可以在浏览器中操作了。 不过在使用免费规格时出过一张图之后再出图时会出现程序退出的问题目测也是显存和内存不足导致的XL需要的资源比较多。 此时可以重启程序然后再跑下一张不过也是挺麻烦的。 Kaggle 除了白嫖 Google Colab我们还可以免费使用 KaggleKaggle 比 Colab 好的是可以使用两个T4一定程度上可以缓解内存不足的问题。Kaggle 每周可以免费使用30小时不用的时候停机停机不会计时。 具体使用方法不说了网上已经有很多人介绍。 还是上边的 XL Demo 项目我在Kaggle上也做了一个分享大家打开下边这个链接 stable-diffusion-x-1_0-demo | Kaggle 按照下边的步骤操作即可。 注意这里添加了一个参数MULTI_GPUtrue 意思就是要使用多个CPU。实测确实可以降低系统内存的压力连续生成多张图片也没有出现系统崩溃的问题因为显存够用了就不会去占用系统内存就不会因为内存无法分配而崩溃。 不过启用 Refiner 还是会导致无法分配的问题这里 T4 GPU 的内存是 15G两个就是30G如果要想流畅的运行SD XL需要更多内存或显存这是免费规格提供不了的。 资源下载 如果你下载 SDXL 的大模型或者 StyleSelectorXL 插件不方便可以通过我整理的资源下载关/注/公/众\号萤火遛AIyinghuo6ai,发送消息SDXL即可获得下载地址。 以上就是本文的主要内容了如有问题欢迎沟通交流。