sdxl模型官網(wǎng)下載,stable diffusion xl在線體驗,開源文生圖模型再進化,質(zhì)量超強,一鍵生成

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級應用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
• 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景、肖像、動物、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 改進了傳統(tǒng)的文本到圖像生成模型，通過使用深度學習技術和大量圖像數(shù)據(jù)進行訓練，使其能夠生成更加真實、清晰和細節(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，包括自然風景、人物、動物等等。無論是一個簡單的描述還是一段復雜的故事，SDXL 1.0 都能夠理解并轉(zhuǎn)化為驚艷的圖像。

與此同時，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)化算法和硬件設備的配合，SDXL 1.0 能夠在短時間內(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。
在實際應用中，SDXL 1.0 可以被廣泛應用于廣告、設計、游戲、虛擬現(xiàn)實等領域。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。同時，SDXL 1.0 還可以用于圖像修復、圖像增強等領域，幫助用戶提升圖像質(zhì)量和表現(xiàn)力。
作為一家專注于 AI 技術研究的初創(chuàng)公司，Stability AI 始終致力于推動人工智能技術的發(fā)展和創(chuàng)新。SDXL 1.0 的推出是 Stability AI 團隊不懈努力的結果，也代表了他們在圖像生成領域的領先地位。

總之，Stable Diffusion XL 1.0 帶給用戶不一樣的色彩體驗。它不僅是當前圖像生成領域最好的開源模型，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 的團隊將繼續(xù)努力，為用戶提供更多高質(zhì)量的 AI 解決方案，并推動 AI 技術在各個領域的

Stable Diffusion XL核心基礎內(nèi)容

與Stable DiffusionV1-v2相比，Stable Diffusion XL主要做了如下的優(yōu)化：

• 對Stable Diffusion原先的U-Net，VAE，CLIP Text Encoder三大件都做了改進。
• 增加一個單獨的基于Latent的Refiner模型，來提升圖像的精細化程度。
• 設計了很多訓練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練等。
• 先發(fā)布Stable Diffusion XL 0.9測試版本，基于用戶使用體驗和生成圖片的情況，針對性增加數(shù)據(jù)集和使用RLHF技術優(yōu)化迭代推出Stable Diffusion XL 1.0正式版。

整體架構初識

Stable Diffusion XL是一個二階段的級聯(lián)擴散模型，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，級聯(lián)了Refiner模型，對Base模型生成的圖像Latent特征進行精細化，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）三個模塊組成，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）三個模塊組成，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無論是對整體工作流還是對不同模塊（U-Net，VAE，CLIP Text Encoder）都做了大幅的改進，能夠在1024×1024分辨率上從容生成圖片。同時這些改進無論是對生成式模型還是判別式模型，都有非常大的遷移應用價值。

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)布了模型結構完全相同的0.9和1.0兩個版本。Stable Diffusion XL 1.0使用更多訓練集+RLHF來優(yōu)化生成圖像的色彩，對比度，光線以及陰影方面，使得生成圖像的構圖比0.9版本更加鮮明準確。Rocky相信過不了多久，以Stable Diffusion XL 1.0版本為基礎的AI繪畫以及AI視頻生態(tài)將會持續(xù)繁榮。

Stable Diffusion XL 1.0主要新功能

穩(wěn)定擴散 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。本文將介紹一些主要特點以及Stable Diffusion XL 1.0對于用戶的意義。

提供了多種控制和定制選項

用戶可以根據(jù)個人偏好和特定需求，調(diào)整生成文本的語氣、風格、長度和格式。此外，用戶還可以指定關鍵詞、短語或句子，以引導圖像生成過程，或使其包含在最終輸出中，從而獲得量身定制的個性化體驗。

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，同時具備優(yōu)秀的錯誤處理能力。相比之前的版本，它能夠處理更長、更復雜的輸入和輸出，而無需降低生成質(zhì)量或多樣性。

全面的反饋和指導

在整個圖像生成過程中，用戶可以獲取生成文本的詳細信息，包括進度、置信度和相關性分數(shù)等。這種高效的反饋功能幫助用戶做出明智的決策，并對生成的圖像進行微調(diào)。此外，它還可以提供改進或替代輸出的建議，如重寫、釋義或總結，進一步增強用戶的體驗。
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，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)導入和導出，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。通過更快、更穩(wěn)定的生成能力、增加的控制和自定義選項，以及全面的反饋和指導功能，Stable Diffusion XL 1.0成為了AI生成圖像領域的一個重要里程碑。無論是用于個人創(chuàng)作還是商業(yè)應用，它都將為用戶帶來更多的可能性和創(chuàng)造力。