Stability AI推出Stable Diffusion XL 1.0,文本到图像模型

StabilityAI推出了StableDiffusionXL1.0,这是一个拥有35亿参数的文本到图像模型,能生成更高品质的图像,并支持网页上的后期编辑。模型采用基础模型+细化模型架构,支持更简单的提示词,并在RLHF强化后能更好地理解和区分概念。该模型可在8GBVRAM的GPU上运行,并可用于自定义LoRAs和微调。

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Stability AI宣布推出Stable Diffusion XL 1.0,这是一个文本到图像的模型,该公司将其描述为迄今为止“最先进的”版本。

Stability AI表示,SDXL 1.0能生成更加鲜明准确的色彩,在对比度、光线和阴影方面做了增强,可生成100万像素的图像(1024×1024)。而且还支持在网页上直接对生成图像进行后期编辑。

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提示词也能比之前更简单了。这是因为SDXL 1.0的基础模型参数量达到了35亿,理解能力更强。对比基础版Stable Diffusion,参数量只有10亿左右。由此,SDXL 1.0也成为当前最大规模的开放图像模型之一。

Stability AI博客介绍了SDXL 1.0的更多技术细节。首先,模型在规模和架构上都有了新突破。它创新性地使用了一个基础模型(base model)+一个细化模型(refiner model),二者的参数规模分别为35亿和66亿。

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这也使得SDXL 1.0成为目前规模最大的开放图像模型之一。

Stability AI创始人莫斯塔克(Emad Mostaque)表示,更大规模的参数量能让模型理解更多概念,教会它更深层次的东西。同时在SDXL 0.9版本还进行了RLHF强化。

这也是为什么现在SDXL 1.0支持短提示词,而且能分清红场(the Red Square)和一个红色的广场(a Red Square)。

在具体合成过程中,第一步,基础模型产生有噪声的latent,然后由细化模型进行去噪。

其中基础模型也可以作为独立模块使用。这两种模型结合能生成质量更好的图像,且不需要消耗更多计算资源。

测试效果:

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安装:

1.克隆回购

git clone git@github.com:Stability-AI/generative-mod

### 如何下载和安装 Stable Diffusion XL Stable Diffusion XL 是一款强大的图像生成模型,具有更高的参数量和更优秀的性能[^2]。然而,与一些传统软件不同,Stable Diffusion XL 的使用方式主要依赖云服务或本地运行环境的配置。以下是关于如何下载和安装 Stable Diffusion XL 的相关信息。 #### 1. 使用 Amazon Bedrock 平台 Stable Diffusion XL 通过 Amazon Bedrock 平台提供服务[^1]。如果用户希望通过云端访问 Stable Diffusion XL,可以注册亚马逊云科技账户并使用 Amazon Bedrock 平台。此方法无需下载模型文件,直接通过 API 调用即可实现图像生成功能。 #### 2. 本地部署 Stable Diffusion XL 对于需要本地运行 Stable Diffusion XL 的用户,可以参考以下步骤: - **下载模型文件**:Stable Diffusion XL模型文件通常托管在 Hugging Face 模型库中。用户可以通过访问 [Hugging Face](https://huggingface.co/stabilityai) 下载所需的模型权重文件。 - **安装依赖环境**:为了运行 Stable Diffusion XL,需要配置 Python 环境以及相关依赖库。推荐使用以下命令安装必要的依赖项: ```bash pip install torch torchvision torchaudio diffusers transformers accelerate ``` - **加载模型**:使用 `diffusers` 库加载 Stable Diffusion XL 模型。以下是一个简单的代码示例: ```python from diffusers import DiffusionPipeline # 加载 Stable Diffusion XL 模型 pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0") pipeline.to("cuda") # 如果有 GPU 支持,可以加速推理过程 # 运行图像生成任务 image = pipeline(prompt="Enchanting waterfall in a lush jungle").images[0] image.save("output_image.png") ``` #### 3. 使用 Web UI 集成 Stable Diffusion XL 提供了 Web UI 集成功能[^1],用户可以通过浏览器直接访问和使用这款 AI 艺术生成器。Web UI 的安装步骤如下: - 克隆官方仓库: ```bash git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git ``` - 安装依赖项: ```bash cd stablediffusion pip install -r requirements.txt ``` - 启动 Web UI: ```bash python webui.py ``` 启动后,用户可以通过浏览器访问本地运行的 Web UI 界面,并直接使用 Stable Diffusion XL。 #### 4. 注意事项 - Stable Diffusion XL 的 U-Net 模型参数量较大(约 2.6B 参数),因此对硬件要求较高。建议使用支持 CUDA 的 GPU 来加速推理过程。 - 如果本地存储空间有限,可以选择通过云服务访问 Stable Diffusion XL,例如 Amazon Bedrock 或 Clipdrop 平台[^1]。 ---
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