二十二章 stable diffusion SDXL1.0模型 介绍

最新推荐文章于 2025-11-29 20:14:16 发布
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分类专栏： stable diffusion 0基础学习 文章标签： stable diffusion
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  1. 对提示词的包容度更高，极少的提示词就能生成不错的图
  2. 高分辨率情况下---不太会出现多人多手的情况
  3. 生成更加准确
  4. 有可能和老版本lora等模型存在兼容问题
  5. 下载和安装

huggingface主页下载如下两个模型，webul必须更新到1.5版本，下载后放入到大模型文件夹即可（要求配置比较高），如果出现色彩混乱，大概率和vae有关，试着关闭，

使用时，先用base1.0生成，再到图生图中切换到refiner，进行加工处理

Mo

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SDXL1.0大模型的发布能给Stable Diffusion带来全新的使用体验吗？
python03012的博客
05-14 1503
（全套教程文末领取哈）
StableDiffusion XL 1.0 SDXL 使用方法(填坑)
热门推荐
German2000的博客
08-08 1万+
StableDiffusion XL的二个模型，分别是base与refiner, 很多介绍中对二个模型的用法没解释清楚，其实这二个模型，都可以单独生成图片，Base更注重模型的内容生成，refiner更注重细节的补充。sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors <------这是1.0base的vae修正版, 放入models目录下的Stable-diffusion目录中。官方说法是除了这几种分辨率外，其它的分辨率会增加破图的可能性（事实上1024x1024破图的概率也比较大）
还没有上手Stable Diffusion XL 1.0 的同学，看这篇文章就够了
None
07-29 2307
Midjourney虽然出图精美，使用方便，但是出图的灵活性方面是一大硬伤，Stable Diffusion 作为Midjourney的开源替代品，由于其丰富的插件，灵活可控，受到社区的热捧，一直被寄予厚望，这次Stable Diffusion发布了 XL 1.0版本，让它又大火了一把。在SDXL之前，通过Stable Diffusion生成绘画，经常会出现恐怖片场景，SD基础模型特别不擅长进行真人绘制，所绘制的人物要么多头，要么少胳膊，要么多手指，要么少腿，总之人物经常会发生变形。
Stable Diffusion 开源模型 SDXL 1.0 发布
云水木石
07-28 4887
关于 SDXL 模型，之前写过两篇：Stable Diffusion即将发布全新版本Stable Diffusion XL 带来哪些新东西？一晃四个月的时间过去了，Stability AI 团队终于发布了 SDXL 1.0。当然在这中间发布过几个中间版本，分别是 SDXL beta 和 SDXL 0.9。相较于 SDXL 0.9 的仅供研究的版本，这次的完整版本进步明显，是目前最好的开放图像生成模...
Stable Diffusion-XL
whaosoft143ai的博客
04-19 1310
不过有时候less并不代表more，有网友认为SD-XL为了摆脱「糟糕的品味」，设定了太多的规则，定制化空间越来越小，不符合大多数人的喜好。一个年轻的女性举着一个牌子，上面写着「Stable Diffusion」，头发高亮，坐在餐厅外面，棕色的眼睛，穿着裙子，侧灯。一个年轻人，头发染得很亮，棕色的眼睛，围着黄色的围巾，穿着白衬衫和蓝色牛仔裤，站在一个火山为背景的海滩上。简约的家庭健身房，橡胶地板，壁挂式电视，举重凳，药球，哑铃，瑜伽垫，高科技设备，高细节，组织和效率。whaosoft aiot http:/
Stable Diffusion SDXL Beta 模型（中文版） .pdf
05-09
"Stable Diffusion SDXL Beta 模型（中文版）" 是一款正在开发中的先进人工智能图像生成模型。这款模型相较于之前版本，如 v1 和 v2.1，有着显著的改进和增强。SDXL 模型并非最终名称，它是一个更大、参数更多的模型...
实战经验分享之移动云快速部署Stable Diffusion SDXL 1.0
微凉秋意的博客
05-31 2385
移动云是中国移动面向政府、企业和公众的新型资源服务。客户以购买服务的方式，通过网络快速获取虚 拟计算机、存储、网络等基础设施服务；软件开发工具、运行环境、数据库等平台服务；以及ERP、 CRM等应用产品服务。同时，移动云针对电子政务、金融、教育、医疗、互联网等不同行业特点提供行业 云、混合云等定制化解决方案。– –《中国移动产品手册》
【Stable Diffusion】：SDXL1.0大模型的发布给SD带来全新的使用体验
xxwn200301的博客
08-08 1214
如果你是真正有耐心想花功夫学一门技术去改变现状，我可以把这套AI教程无偿分享给你，包含了。
Stable Diffusion ——— LDM、SD 1.0, 1.5, 2.0、SDXL、SDXL-Turbo等版本之间关系与原理详解
小蜗牛的珍贵百宝箱
10-18 1880
假设你有一个自定义的数据集和标签train_dataset = ... # 你的训练数据集eval_dataset = ... # 你的验证数据集# 加载基础模型# 配置训练参数# 创建 Trainer# 开始训练Stable Diffusion 作为一种强大的图像生成模型，通过不断迭代更新，逐步改进其生成能力和适应性。理解各个版本之间的关系及其背后的原理，不仅可以帮助开发者更好地使用这些模型，还能够为定制和优化模型提供思路。
新一代图像合成模型：Stable Diffusion XL（SDXL）上线！
大雾的小屋的博客
08-03 1872
新的SDXL 1.0发布允许在本地计算机上运行的高分辨率人工智能图像合成。周三，Stability AI发布了其下一代开源权重人工智能图像合成模型Stable Diffusion XL 1.0（SDXL）。它可以根据文本描述生成新颖的图像，并生成比之前版本的Stable Diffusion更多细节和更高分辨率的图像。就像稳定扩散1.4版一样，在去年8月份发布开源版本后引起轰动一样，任何具备适当硬件和技术知识的人都可以免费下载SDXL文件并在自己的机器上本地运行该模型。
4090显存告急？ Stable Diffusion XL 1.0极限显存优化指南：从5.8G到2.4G的抠门实践
gitblog_02016的博客
08-12 435
你是否也曾遇到这样的窘境：兴冲冲下载了Stable Diffusion XL 1.0模型，却在启动时被"CUDA out of memory"错误浇灭热情？作为当前最先进的文本到图像生成模型之一，SDXL 1.0_base对硬件的要求让许多消费级GPU用户望而却步。本文将系统拆解显存占用结构，提供8大类16种实战优化方案，配合量化精度对比表和显存监控工具，让你的4090（甚至3060）也能流畅运行...
Stable Diffusion XL搭建
benben044的专栏
10-12 7930
介绍了SDXL的安装过程，涉及webui工程下载、base基础模型、refiner模型、vae模型的安装。
Stable Diffusion 亲测这几个SDXL大模型，真的非常好用！
web14786210723的博客
06-04 848
大家好我是极客菌，前两周Stable Diffusion WebUI1.6.0发布了，新增了很多对SDXL生态的支持。而ControlNET也对SDXL的支持也逐渐稳定。SDXL的生态终于有一点起色了，我也觉得是时候，可以来写一篇SDXL的大模型推荐了。在推荐之前，以免大家混淆，所以这里再做一个简单的小科普：现在的所有的SD的大模型，都是基于stability.ai发布的开源模型Stable Diffusion进行微调的，而Stable Diffusion本身有很多个版本。
SD-XL 1.0-base 模型在实际项目中的应用经验
gitblog_02146的博客
01-13 513
SD-XL 1.0-base 模型在实际项目中的应用经验 【免费下载链接】stable-diffusion-xl-base-1.0 项目地址: https://ai.gitcode.com/mirrors/stabilityai...
Stable Diffusion 免费升级 SDXL 1.0，哪些新特性值得关注？体验如何？5 分钟带你体验！
分享AI工具/AI副业玩法
09-10 1569
SDXL 1.0 给我们带来最大的好处就是，基本可以实现靠嘴出图了，使出图方式更加简单。新手小白可以在完全不了解复杂的提示词结构、LoRA、Embedding、扩展插件等知识的情况下，也可以使用自然语言轻松出图了，大大降低了使用门槛。后面肯定还会涌现出一批基于 SDXL 1.0 训练的大模型，到时候肯定会更加惊艳，一起期待一下吧！
深入了解Stable Diffusion XL 1.0的工作原理
gitblog_02943的博客
12-20 971
在当今的生成式人工智能领域，Stable Diffusion XL 1.0（简称SDXL 1.0）无疑是一个备受瞩目的模型。它不仅能够根据文本提示生成高质量的图像，还在多个方面展现了其卓越的性能。然而，要真正掌握这一模型的强大之处，理解其工作原理是至关重要的。本文将深入探讨SDXL 1.0的架构、核心算法、数据处理流程以及训练与推理机制，帮助读者全面了解这一模型的内部运作。 ## 模型架构解析 ...
如何部署本地 stable diffusion 本地使用大模型Z Image Turbo
aosky的专栏
11-29 324
访问著名的模型分享网站，如 Civitai (C站) 或 Hugging Face，下载您喜欢的 Stable Diffusion 模型（例如 SD 1.5 或 SDXL 模型）。第一次运行，程序会自动下载所有必要的依赖文件（如 PyTorch 等），这可能需要较长时间（取决于您的网速，可能耗费几分钟到半小时不等）。在您希望安装 Stable Diffusion 的位置（例如：D:\StableDiffusion）创建一个新文件夹。显存不足 (VRAM < 8GB): 如果您的显存较小，可能会遇到错误。
Andorid项目源码Android项目之-漂亮的平台书架
最新发布
11-29
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如何部署Stable Diffusion XL 1.0+UI-LoRA
03-20
<think>好的，我现在需要帮助用户了解如何部署Stable Diffusion XL 1.0并集成UI和LoRA模型。首先，我应该回顾用户提供的引用内容，确保信息准确。用户提到了引用1到4，其中引用1和2提到了SDXL 1.0的发布、基础架构以及模型下载地址，引用3是关于Windows部署AUTOMATIC1111的WebUI，引用4涉及SuperMerger插件和LoRA的融合使用。 首先，部署Stable Diffusion通常需要先配置环境，比如安装Python、Git等，然后克隆仓库。用户可能需要指导如何正确安装和配置这些依赖项。接下来，用户需要下载SDXL 1.0的模型文件，这里引用2提到LiblibAI是一个建议的下载地址，所以需要指出具体的模型文件名称，如基础模型和refiner模型，以及可能的LoRA示例。 然后是关于WebUI的配置，用户可能使用的是AUTOMATIC1111的版本，根据引用3，需要确保WebUI支持SDXL 1.0。可能需要更新到最新版本，或者检查兼容性。此外，引用3还提到详细的部署步骤，可能需要指导用户如何启动WebUI并将模型放入正确的目录中。 集成LoRA模型部分，用户可能需要知道如何将下载的LoRA模型放入指定文件夹，并在WebUI中选择使用。引用4提到SuperMerger插件和LoRA Block Weight的使用，这里可能需要说明如何安装这些插件，以及如何通过插件来调整和融合LoRA模型。例如，用户需要知道如何在生成图片时应用LoRA，调整权重参数，或者使用refiner模型进行优化。 用户的问题可能涉及具体步骤，比如环境准备、模型下载、UI配置、插件安装和LoRA应用。需要分步骤解释，确保每个环节都清晰，并引用相关的引用内容来支持说明。同时，用户可能关心常见问题，如路径配置错误、模型加载失败、插件不兼容等，需要提供对应的解决方法。 最后，生成相关问题时应围绕部署步骤的扩展，例如优化生成质量、解决兼容性问题、使用其他插件或模型融合方法等，确保问题覆盖用户可能进一步探索的方向。</think>### 部署 Stable Diffusion XL 1.0 并集成 UI 和 LoRA 的教程 #### 一、环境准备 1. **安装基础工具** - 确保系统已安装 Python 3.10.6、Git 和 CUDA 驱动（推荐 CUDA 11.8）[^3]。 - 克隆 `stable-diffusion-webui` 仓库： ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ``` 2. **下载 SDXL 1.0 模型** - 从 LiblibAI 下载以下文件并放入 `models/Stable-diffusion` 目录[^2]： - `Stable Diffusion SDXL 正式版`（如 `sd_xl_base_1.0.safetensors`） - `SDXL refiner`（如 `sd_xl_refiner_1.0.safetensors`） - `SDXL_offset_example-lora`（LoRA 示例） #### 二、配置 WebUI 1. **启动 WebUI** - 运行 `webui-user.bat`（Windows）或 `webui.sh`（Linux/macOS）自动安装依赖[^3]。 - 访问 `http://localhost:7860` 进入 UI 界面。 2. **加载 SDXL 模型** - 在 WebUI 左上角选择 `sd_xl_base_1.0.safetensors` 作为主模型。 - 启用 Refiner 模型（需在设置中配置双模型加载路径）[^1]。 #### 三、集成 LoRA 模型 1. **放置 LoRA 文件** - 将下载的 LoRA 文件（如 `.safetensors` 或 `.ckpt`）放入 `models/Lora` 目录。 2. **应用 LoRA 到生成过程** - 在提示词后添加语法 `<lora:文件名:权重>`，例如： ``` portrait of a cat, <lora:sdxl_offset_example:0.8> ``` - 使用 `LoRA Block Weight` 插件调整不同层权重（需提前安装）[^4]。 #### 四、优化与进阶 1. **使用 Refiner 提升细节** - 在生成后处理中启用 Refiner 模型，优化图像质量[^1]。 2. **模型融合（SuperMerger）** - 安装 SuperMerger 插件，合并主模型与 LoRA 模型（支持自定义权重比例）[^4]。 - 操作路径：`Extensions > Available > 搜索 SuperMerger`。 #### 五、常见问题解决 - **模型加载失败**：检查文件完整性，确保文件名不含特殊字符。 - **LoRA 未生效**：确认提示词语法正确，权重值在 0~1 之间。 - **显存不足**：降低生成分辨率或启用 `--medvram` 参数启动 WebUI[^3]。 --- ###
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