企业网站访问量的第一来源是( ),php做投票网站,手车做网课网站多少,建设网站有哪些步骤本文参考#xff1a;Stable Diffusion XL1.0正式发布了#xff0c;赶紧来尝鲜吧-云海天教程
Stable Diffision最新模型SDXL 1.0使用全教程 - 知乎
1、SDXL与SD的区别
#xff08;1#xff09;分辨率得到了提升
原先使用SD生成图片#xff0c;一般都是生成512*512…本文参考Stable Diffusion XL1.0正式发布了赶紧来尝鲜吧-云海天教程
Stable Diffision最新模型SDXL 1.0使用全教程 - 知乎
1、SDXL与SD的区别
1分辨率得到了提升
原先使用SD生成图片一般都是生成512*512模型就是基于这个分辨率进行训练的的图然后再进行放大以达到高清出图的效果。
这次SDXL1.0直接使用1024*1024的图片训练底模
2SDXL1.0由base模型和refiner模型共同组成
SDXL由文生图的base模型和图生图进行优化放大的refiner模型组成所以生图过程中会先运行基础模型然后再运行细化模型。基础模型设置全局组成而细化模型则添加了更多的细节。 2、安装的硬软件环境
硬件如果希望在GPU上运行则需要GPU显存在16G以上否则很难运行。
软件python需要在3.10以上。 3、下载Stable Diffusion WebUI源码到本地
执行命令git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
将代码从GitHub下载到了本地 4、 切换到支持SDXL的版本
支持SDXL的webUI版本需要v1.5.0以上。
在stable-diffusion-webui目录下运行
git checkout -b v1.6.0 5、启动WebUI服务
python launch.py --listen --port 12346 --theme dark --xformers --enable-insecure-extension-access
首次执行该命令后会自动下载相关算法源码到repositories中以及相关模型到对应的目录下。
如果运行成功则直接跳到第8步否则按照6-9步依次手工处理相关问题。 6、repositories安装错误处理
如果出错则需要手工下载这些代码放到指定目录。以下过程仅针对启动不成功时需要手工安装的步骤
1下载stablediffusion源码
提示错误“Command: git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git /xxx/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai”
则手工再执行git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git 如果下载还是不成功则从git中下载zip文件放到相应目录后解压该方法适用以下的其他源码。然后更名为stable-diffusion-stability-ai。
2下载k-diffusion源码
手工执行git clone https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git或手工下载zip包
3下载CodeFormer源码
手工执行git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer.git或手工下载zip包 7、py的requirements_versions.txt安装错误处理
报错信息 处理方法
pip3 install -r requirements_versions.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
直接官网下载不通的话建议换成清华大学的数据源进行安装。 8、下载SDXL大模型
1首先考虑直接从HuggingFace中下载模型
SDXL大模型涉及stable-diffusion-xl-base和stable-diffusion-xl-refiner两部分链接地址为
https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors
https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0.safetensors
这两个文件是底模大约7个G每个文件下载到GPU服务器后需要放到stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion文件夹中
针对base模型如果直接使用stablebilityai的stable-diffusion-xl-base-1.0模型自己使用时效果可能没那么好我则从c站下载自己喜欢style的基模比如https://civitai.com/models/139565/realistic-stock-photo
这个是真实电影感比较强的SDXL1.0的base模型。 而refiner模型则还是使用huggingface提供的refiner模型。
2如果HuggingFace和civitai无法连通可以从https://aliendao.cn/下载对应模型。 9、下载VAE模型
1首先下载vaeapprox-sdxl.pt模型必选
WebUI启动过程中可能会出现如下类似错误
Downloading VAEApprox model to: /xxx/stable-diffusion-webui/models/VAE-approx/vaeapprox-sdxl.pt
TimeoutError: [Errno 60] Operation timed out
During handling of the above exception, another exception occurred:
这是因为缺少一个vaeapprox-sdxl.pt模型一般自动下载会很容易失败推荐大家去GitHub上手动下载链接地址为
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/releases/tag/v1.0.0-pre 下载后放到stable-diffusion-webui/models/VAE-approx/目录下即可
2安装VAE模型可选
https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-vae/resolve/main/sdxl_vae.safetensors
下载后放到stable-diffusion-webui/models/VAE目录下即可。 10、使用WebUI的SDXL功能
webui通过以下命令执行成功后
python launch.py --listen --port 12346 --theme dark --xformers --enable-insecure-extension-access
然后chrome浏览器中输入服务器ip:12346后即打开了SD的WebUI服务如下 注意点1的位置选择SDXL的base模型
注意点2的位置选择SDXL的refiner模型该模型会在base模型运行进展到80%Refiner的Switch at参数时切换为refiner模型继续执行。
注意点3的位置将分辨率从默认的512*512调整为1024*1024这个是SDXL和SD的显著差异之一。
根据以下prompt我们生成测试图片
prompt及相关参数信息
photograph close up portrait of Embraced couple enjoying in a movie in theatre , cinematic 4k epic detailed 4k epic detailed photograph shot on kodak detailed bokeh cinematic hbo dark moody Steps: 35, Sampler: DPM 2M Karras, CFG scale: 7, Seed: 1847092677, Size: 1024x1024, Model hash: 2d44ce378d, Model: realisticStockPhoto_v10, Refiner: sd_xl_refiner_1.0 [7440042bbd], Refiner switch at: 0.8, Version: v1.6.0
图片达到了电影感的效果 此生成过程耗时1分32秒占用12.9G的显存。
如果进展到这里都没有问题那么请开始SDXL的旅程吧
