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什么是sdxl stable diffusion xl?
在Stability AI于六月份發(fā)布的SDXL 0.9版本僅限于研究用途之后,今天起,他們將推出全新的SDXL 1.0版本,并通過Stability AI的API向開發(fā)者開放。現(xiàn)在,普通用戶也能夠通過消費(fèi)級(jí)應(yīng)用Clipdrop和DreamStudio來訪問SDXL 1.0開源模型。
- Github(源碼下載):
- https://github.com/Stability-AI/generative-models
- 在線體驗(yàn)
Clipdrop:https://clipdrop.co/stable-diffusion DreamStudio:https://dreamstudio.ai/generate Stability AI Platform:https://platform.stability.ai/
Stable Diffusion XL 1.0可以通過文本直接生成風(fēng)景、肖像、動(dòng)物、物品等多種類型圖片,與之前相比更快、更穩(wěn)定,可控。
sdxl怎么樣?
SDXL 1.0 改進(jìn)了傳統(tǒng)的文本到圖像生成模型,通過使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)和大量圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,使其能夠生成更加真實(shí)、清晰和細(xì)節(jié)豐富的圖像。
相比于之前的版本,SDXL 1.0 在圖像生成的質(zhì)量上有了巨大的提升。它能夠根據(jù)輸入的文本描述生成高質(zhì)量的圖像,包括自然風(fēng)景、人物、動(dòng)物等等。無論是一個(gè)簡單的描述還是一段復(fù)雜的故事,SDXL 1.0 都能夠理解并轉(zhuǎn)化為驚艷的圖像。
與此同時(shí),SDXL 1.0 還具備了更快的生成速度和更高的穩(wěn)定性。通過優(yōu)化算法和硬件設(shè)備的配合,SDXL 1.0 能夠在短時(shí)間內(nèi)生成高質(zhì)量的圖像,提高開發(fā)者的效率和用戶的體驗(yàn)。
在實(shí)際應(yīng)用中,SDXL 1.0 可以被廣泛應(yīng)用于廣告、設(shè)計(jì)、游戲、虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域。開發(fā)者們可以利用 SDXL 1.0 創(chuàng)建逼真的場景和角色,為用戶帶來更加身臨其境的視覺體驗(yàn)。同時(shí),SDXL 1.0 還可以用于圖像修復(fù)、圖像增強(qiáng)等領(lǐng)域,幫助用戶提升圖像質(zhì)量和表現(xiàn)力。
作為一家專注于 AI 技術(shù)研究的初創(chuàng)公司,Stability AI 始終致力于推動(dòng)人工智能技術(shù)的發(fā)展和創(chuàng)新。SDXL 1.0 的推出是 Stability AI 團(tuán)隊(duì)不懈努力的結(jié)果,也代表了他們?cè)趫D像生成領(lǐng)域的領(lǐng)先地位。
總之,Stable Diffusion XL 1.0 帶給用戶不一樣的色彩體驗(yàn)。它不僅是當(dāng)前圖像生成領(lǐng)域最好的開源模型,還能夠通過生成高質(zhì)量、驚艷的圖像滿足用戶的各種需求。Stability AI 的團(tuán)隊(duì)將繼續(xù)努力,為用戶提供更多高質(zhì)量的 AI 解決方案,并推動(dòng) AI 技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域的
Stable Diffusion XL核心基礎(chǔ)內(nèi)容
與Stable DiffusionV1-v2相比,Stable Diffusion XL主要做了如下的優(yōu)化:
- 對(duì)Stable Diffusion原先的U-Net,VAE,CLIP Text Encoder三大件都做了改進(jìn)。
- 增加一個(gè)單獨(dú)的基于Latent的Refiner模型,來提升圖像的精細(xì)化程度。
- 設(shè)計(jì)了很多訓(xùn)練Tricks,包括圖像尺寸條件化策略,圖像裁剪參數(shù)條件化以及多尺度訓(xùn)練等。
- 先發(fā)布Stable Diffusion XL 0.9測試版本,基于用戶使用體驗(yàn)和生成圖片的情況,針對(duì)性增加數(shù)據(jù)集和使用RLHF技術(shù)優(yōu)化迭代推出Stable Diffusion XL 1.0正式版。
整體架構(gòu)初識(shí)
Stable Diffusion XL是一個(gè)二階段的級(jí)聯(lián)擴(kuò)散模型,包括Base模型和Refiner模型。其中Base模型的主要工作和Stable Diffusion一致,具備文生圖,圖生圖,圖像inpainting等能力。在Base模型之后,級(jí)聯(lián)了Refiner模型,對(duì)Base模型生成的圖像Latent特征進(jìn)行精細(xì)化,其本質(zhì)上是在做圖生圖的工作。
Base模型由U-Net,VAE,CLIP Text Encoder(兩個(gè))三個(gè)模塊組成,在FP16精度下Base模型大小6.94G(FP32:13.88G),其中U-Net大小5.14G,VAE模型大小167M以及兩個(gè)CLIP Text Encoder一大一小分別是1.39G和246M。
Refiner模型同樣由U-Net,VAE,CLIP Text Encoder(一個(gè))三個(gè)模塊組成,在FP16精度下Refiner模型大小6.08G,其中U-Net大小4.52G,VAE模型大小167M(與Base模型共用)以及CLIP Text Encoder模型大小1.39G(與Base模型共用)。
可以看到,Stable Diffusion XL無論是對(duì)整體工作流還是對(duì)不同模塊(U-Net,VAE,CLIP Text Encoder)都做了大幅的改進(jìn),能夠在1024×1024分辨率上從容生成圖片。同時(shí)這些改進(jìn)無論是對(duì)生成式模型還是判別式模型,都有非常大的遷移應(yīng)用價(jià)值。
比起Stable Diffusion,Stable Diffusion XL的參數(shù)量增加到了101億(Base模型35億+Refiner模型66億),并且先后發(fā)布了模型結(jié)構(gòu)完全相同的0.9和1.0兩個(gè)版本。Stable Diffusion XL 1.0使用更多訓(xùn)練集+RLHF來優(yōu)化生成圖像的色彩,對(duì)比度,光線以及陰影方面,使得生成圖像的構(gòu)圖比0.9版本更加鮮明準(zhǔn)確。Rocky相信過不了多久,以Stable Diffusion XL 1.0版本為基礎(chǔ)的AI繪畫以及AI視頻生態(tài)將會(huì)持續(xù)繁榮。
Stable Diffusion XL 1.0主要新功能
穩(wěn)定擴(kuò)散 XL 1.0(Stable Diffusion XL 1.0)作為AI生成圖像的重要里程碑,引入了許多新的功能和改進(jìn)。本文將介紹一些主要特點(diǎn)以及Stable Diffusion XL 1.0對(duì)于用戶的意義。
提供了多種控制和定制選項(xiàng)
用戶可以根據(jù)個(gè)人偏好和特定需求,調(diào)整生成文本的語氣、風(fēng)格、長度和格式。此外,用戶還可以指定關(guān)鍵詞、短語或句子,以引導(dǎo)圖像生成過程,或使其包含在最終輸出中,從而獲得量身定制的個(gè)性化體驗(yàn)。
具有更快、更穩(wěn)定的生成能力
它能夠更快速地生成文本,并且在內(nèi)存消耗方面更加高效,同時(shí)具備優(yōu)秀的錯(cuò)誤處理能力。相比之前的版本,它能夠處理更長、更復(fù)雜的輸入和輸出,而無需降低生成質(zhì)量或多樣性。
全面的反饋和指導(dǎo)
在整個(gè)圖像生成過程中,用戶可以獲取生成文本的詳細(xì)信息,包括進(jìn)度、置信度和相關(guān)性分?jǐn)?shù)等。這種高效的反饋功能幫助用戶做出明智的決策,并對(duì)生成的圖像進(jìn)行微調(diào)。此外,它還可以提供改進(jìn)或替代輸出的建議,如重寫、釋義或總結(jié),進(jìn)一步增強(qiáng)用戶的體驗(yàn)。
為了滿足用戶的多樣化需求,Stable Diffusion XL 1.0能夠無縫集成各種常用的內(nèi)容創(chuàng)建和數(shù)據(jù)分析平臺(tái),如Discord、Google Docs和WordPress等。此外,它還支持各種來源和格式的數(shù)據(jù)導(dǎo)入和導(dǎo)出,包括文本文件、CSV文件和JSON文件,使其更加高效和通用。
總的來說,Stable Diffusion XL 1.0為用戶提供了全新的生成式AI體驗(yàn)。通過更快、更穩(wěn)定的生成能力、增加的控制和自定義選項(xiàng),以及全面的反饋和指導(dǎo)功能,Stable Diffusion XL 1.0成為了AI生成圖像領(lǐng)域的一個(gè)重要里程碑。無論是用于個(gè)人創(chuàng)作還是商業(yè)應(yīng)用,它都將為用戶帶來更多的可能性和創(chuàng)造力。
數(shù)據(jù)評(píng)估
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