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Rocky Ding 公众号：WeThinkIn 【人人都是算法专家】栏目专注于分享Rocky在AI行业中对业务/竞赛/研究/产品维度的思考与感悟。欢迎大家一起交流学习💪 大家好，我是Rocky。 Rocky在知乎上持续撰写Stable Diffusion XL全方位的解析文章： 深入浅出完整解析Stable Diffusion XL（SDXL）核心基础
在本教程中，您将学习如何在阿里云交互式建模（PAI-DSW）中，使用Stable Diffusion XL Turbo模型和DiffSynth UI实现AI作画，涂鸦也能生成精美画作。 基于开源Stable Diffusion XL Turbo模型和DiffSynth UI，我们支持文图生成的基础上，也支持交互式的图像到图像生成，实现图像编辑功能，用户
Stable Diffusion是计算机视觉领域的一个生成式大模型，能够进行文生图（txt2img）和图生图（img2img）等图像生成任务。Stable Diffusion的开源公布，以及随之而来的一系列借助Stable Diffusion为基础的工作使得人工智能绘画领域呈现出前所未有的高品质创作与创意。 今年7月Stability A
这里主要介绍如何从0到1搭建Stable Diffusion XL进行AI绘画。 Stable Diffusion XL是Stable Diffusion的优化版本，由Stability AI发布。比起Stable Diffusion，Stable Diffusion XL做了全方位的优化，Rocky相信，Stable Diffusion会是图像生成领域的“YOLO”，而Stable Diffusion XL那就是“YOLOv3”。 零基础使用Co
Stable Diffusion XL的是一个文生图模型，是原来Stable Diffusion的升级版。相比旧版的Stable Diffusion模型，Stable Diffusion XL主要的不同有三点： 有一个精化模型（下图的Refiner），通过image-to-image的方式来提高视觉保真度。 使用了两个text encoder，OpenCLIP ViT-bigG和CLIP ViT-L。 增加了图片大小
开源、免费的Stable Diffusion就能达到Midjourney水平！ 自从Midjourney发布v5之后，在生成图像的人物真实程度、手指细节等方面都有了显著改善，并且在prompt理解的准确性、审美多样性和语言理解方面也都取得了进步。 相比之下，Stable Diffusion虽然免费、开源，但每次都要写一大长
虽然此前CEO曾陷入种种争议，但依然不影响Stability AI登上时代杂志。近日，该公司又发布了Stable Diffusion 的XL 0.9版本，35亿+66亿双模型，搭载最大OpenCLIP，让AI生图质量又有了新的飞跃。 Stable Diffusion又双叒升级了！ 最近，Stability AI发布了最新版的Stable Diffusion XL 0.9（SDXL 0.9）。
主要包括SDXL模型结构，从0到1训练SDXL以及LoRA教程，从0到1搭建SDXL推理流程。 【一】SDXL训练初识 Stable Diffusion系列模型的训练主要分成一下几个步骤，Stable Diffusion XL也不例外： 训练集制作：数据质量评估，标签梳理，数据清洗，数据标注，标签清洗，数据增强等。 训练文
如何在自己的显卡上获得SDXL的最佳质量和性能，以及如何选择适当的优化方法和工具，这一让GenAI用户倍感困惑的问题，业内一直没有一份清晰而详尽的评测报告可供参考。直到全栈开发者Félix San出手。 在本文中，Félix介绍了相关SDXL优化的方法论、基础优化、Pipeline优化以
😘关注公众号 funNLPer 畅读全文😘 技术报告：SDXL: Improving Latent Diffusion Models for High-Resolution Image Synthesis 官方代码：Stability-AI-generative-models 模型权重：HuggingFace-Stability AI 非官方代码：Linaqruf/kohya-trainer diffuser库：diffusers/pipelines/stable_diffusion_xl
