4步生成高质量图像,Stable Diffusion WebUI 1.9.0来了!

news2024/11/14 14:56:08

上周Stable Diffusion WebUI正式发布了1.9.0版本,我也第一时间把AutoDL镜像升级到了最新版本,有几个比较重要的更新再和大家同步下。

1、为SDXL-Lightning模型使用SGM统一调度器

SDXL-Lightning由字节跳动开源,是一款闪电般的快速文生图模型,能够在几步之内生成高质量的1024像素图像。模型源自 stable-diffusion-xl-base-1.0,提供了包含1步、2步、4步和8步的蒸馏模型,目前2步、4步及8步模型已经可以生成高质量的图片,1步模型还是实验性的。

Stable Diffusion WebUI之前的调度器都不能很好的适应这个模型,导致出图质量不佳,现在一个新的调度器来了,sgm-uniform可以让SDXL-Lightning在SD WebUI中表现的更加完美。

看看效果吧:

对于原版的SDXL,2-4步只能出个大概的面部轮廓,对于闪电模型,4步较为完美。

使用方法如下:

SDXL-Lightning模型下载地址见文末。

2、细化器的切换由依赖采样步改为依赖模型时间步

在Stability AI发布SDXL 1.0时,同时发布了一个精修模型,用户可以先使用SDXL 1.0的基础模型生成一张图片,然后再使用SDXL 1.0的精修模型让图片更加完美。

在 Stable Diffusion WebUI 之前的版本中,从基础模型到精修模型的切换时机依赖的是采样步数,如下图所示:在迭代步数为20,切换点为0.8的设置下,前16步采样将使用基础模型,后4步采样将采用精修模型。

但是依赖采样步存在问题:因为精修模型是在基础模型的最后若干个时间步上训练的,而不是在采样步上训练的,使用不同的调度器时它们俩是不同步的。如果依赖的是采样步,不同的调度器下想要达到同样的图片质量,我们必须修改“切换点”,才能让精修模型更好的发挥作用。比如在文生图时,默认调度器的“切换点”是0.8,但是Karras调度器的“切换点”可能需要是0.88,这不好理解,也不方便使用。

“切换点”依赖时间步后,针对不同的调度器,我们可以统一使用相同的“切换点”取值,让精修模型都能正常发挥作用。现在,对于SDXL 1.0 发布的精修模型,无论采用什么调度器,0.8是个正确值。

3、调度器从采样方法中独立出来

在生成图片的时间维度上,调度器用来控制噪音水平,也就是控制每次采样时增加多少噪音进去,不同的调度器有不同的噪音控制曲线,对生成图片的质量有一定的影响。

之前它是和采样方法放到一起的,采样方法是去除噪音的算法,比如 DPM++ 2M Karras,其中的Karras就是调度器,DPM++ 2M才是真正的采样方法。现在为了更容易控制和理解,它们分家了。

默认是Automatic,也就是自动选择,大家应该也不用太关心。除非是生成图片的效果不佳,你可以试试用不同的调度器,看看会不会有所提升。

4、1.9.0的完整发布说明

功能改进

  1. 根据模型时间步切换细化器,而非依赖采样步(#14978)
  2. 增加选项使用旧版目录视图替换树状视图,额外网络排序与搜索控制样式调整
  3. 添加用户界面以重新排列回调,并支持在扩展元数据中指定回调顺序(#15205)
  4. 为SDXL-Lightning模型引入统一的调度器(#15325)
  5. 主界面中新增调度器选择功能(#15333, #15361, #15394)

细节优化

  1. “打开图片目录”按钮现在直接打开实际目录(#14947)
  2. 支持使用LyCORIS BOFT网络进行推理(#14871, #14973)
  3. 默认将额外网络卡片描述设为纯文本,提供选项恢复原HTML格式
  4. 额外网络添加调整大小手柄(#15041)
  5. 命令行参数:--unix-filenames-sanitization 和 --filenames-max-length(#15031)
  6. 以HTML表格形式显示额外网络参数,而非原始JSON(#15131)
  7. 为LoRA/LoHa/LoKr添加DoRA(权重分解)支持(#15160, #15283)
  8. 添加--no-prompt-history命令行参数以禁用上一代提示历史记录(#15189)
  9. 在“替换预览”时更新预览(#15201)
  10. 仅针对扩展插件活跃Git分支获取更新(#15233)
  11. 将额外网络的上采样后处理UI放入折叠面板(#15223)
  12. 支持拖放URL以读取信息文本(#15262)
  13. 使用diskcache库进行缓存(#15287, #15299)
  14. 允许在“额外”标签页使用PNG-RGBA格式(#15334)
  15. 支持在safetensors元数据中嵌入封面图像(#15319)
  16. 使用NN上采样时加快中断速度(#15380)
  17. 额外上采样器:添加输入字段限制输出图像最大边长(#15293, #15415, #15417, #15425)
  18. 增加选项隐藏“额外”标签页中的后处理选项

扩展与API

  1. ResizeHandleRow:允许覆盖列缩放参数(#15004)
  2. 提前调用script_callbacks.ui_settings_callback;修复内置扩展插件因使用不存在的设置导致UI崩溃问题
  3. 使在WebUI外部环境使用zoom.js成为可能(#15286, #15288)
  4. 允许metadata.ini中使用扩展名称的变体(#15290)
  5. 使重新加载UI时脚本重载变为可选且默认关闭
  6. 类似txt2img函数,在img2img函数开头添加gr.Request请求
  7. 将open_folder作为实用工具(#15442)
  8. 支持以import scripts.<filename>方式导入扩展插件的脚本文件(#15423)

性能优化

  1. 额外网络HTML页面性能优化
  2. 额外网络过滤性能优化
  3. 额外网络排序性能优化

漏洞修复

  1. 防止在尚未生成图像时按Esc键触发中断
  2. [修复]避免在修复图像时双重上采样(#14966)
  3. 可能修复某些情况下额外网络“刷新”按钮不出现的问题
  4. 修复运行“分割过大图像”时split_threshold参数无效(#15006)
  5. 修复垂直布局(移动设备)中调整大小手柄的可见性(#15010)
  6. 为mtime添加register_tmp_file(#15012)
  7. 在细化器切换过程中保护alpas_cumprod(#14979)
  8. 修复API加载图像时EXIF方向问题(#15062)
  9. 只有在提示中实际使用时才覆盖强调(#15141)
  10. 修复params.txt中缺少强调信息文本(#15142)
  11. 修复extract_style_text_from_prompt #15132(#15135)
  12. 修复AnimateDiff的Soft Inpaint(#15148)
  13. 编辑注意力:取消选中周围空格(#15178)
  14. 修复字体未加载(#15183)
  15. 在按路径排序额外网络时使用自然排序
  16. 修复内置LoRA系统因torch.nn.MultiheadAttention引发的问题(#15190)
  17. 避免从get_learned_conditioning获取None值引发错误(#15191)
  18. 写入元数据后向MassFileLister添加条目(#15199)
  19. 修复使用高分辨率提示时的Styles问题(#15269, #15276)
  20. 去除高分辨率修复提示中的注释(#15263)
  21. 使imageviewer事件监听器与浏览器保持一致(#15261)
  22. 修复OFT尝试获取MultiheadAttention权重时的AttributeError(#15260)
  23. 恢复缺失的.mean()(#15239)
  24. 修复“恢复进度”按钮(#15221)
  25. 修复InputAccordion [custom_script_source]的ui-config(#15231)
  26. 处理wheel deltaY为0的情况(#15268)
  27. 防止Firefox显示Alt菜单(#15267)
  28. 修复语法错误(#15179)
  29. 恢复输出路径(#15307)
  30. 转义btn_copy_path中的文件名(#15316)
  31. 修复文件名包含撇号时额外网络按钮问题(#15331)
  32. 转义LoRA随机提示生成器中的括号(#15343)
  33. 修复Python版本检查以确保与PyTorch安装兼容性(#15390)
  34. 修复call_queue.py中的拼写错误(#15386)
  35. 修复通过数组索引查找已加载模型时的问题(#15382)
  36. 修复SD模型内存管理的小问题(#15350)
  37. 修复CodeFormer权重(#15414)
  38. 修复:移除ordered_callbacks_map中的脚本回调(#15428)
  39. 修复由Sylwia提出的文件写入限制问题
  40. 修复额外单张图像API上采样失败(#15465)
  41. 处理paste_field可调用对象的错误(#15470)

硬件支持

  1. 添加对Ascend NPU的训练支持并更改lspci(#14981)
  2. 更新至ROCm5.7和PyTorch(#14820)
  3. 对Navi1提供更佳解决方案,移除Navi3的--pre标记(#15224)
  4. Ascend NPU维基页面(#15228)

其他

  1. 更新Pad prompt/negative prompt v0的注释,加入关于截断的警告,并使其覆盖v1实现
  2. 支持触屏(平板电脑)调整列宽(#15002)
  3. 通过使用翻译内容解决类别映射问题来修复#14591(#14995)
  4. 使用绝对路径表示规范化文件路径(#15035)
  5. resizeHandle处理双击(#15065)
  6. 添加--dat-models-path命令行标志(#15039)
  7. 添加直接链接至二进制发行版(#15059)
  8. upscaler_utils:减少日志记录(#15084)
  9. 修复多个拼写错误(使用crate-ci/typos)(#15116)
  10. 修复jpeg

5、资源下载

SDXL-Lightning在线体验地址:https://hf-mirror.com/spaces/ByteDance/SDXL-Lightning

SDXL-Lightning模型下载地址:给公众号 yinghuo6ai 发消息:闪电模型

如果你本地跑不起来SD,也欢迎体验我的AutoDL镜像,创建实例时搜索 yinghuoai-sd-webui-fast 即可使用,一键开启,无需复杂操作。

另外我整理了一份系统的 Stable Diffusion WebUI 使用教程,包括基础篇、ControlNet、插件、实战、模型训练等多个方面,还会不定期发布最新的热门玩法,比较全面、体系化,适合新手快速入门,也适合有一定经验的同学突破瓶颈。教程目录:从此开始阅读 


以上就是本文的主要内容,如有问题,欢迎留言讨论。

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1611780.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

插入排序的可视化实现(Python)

插入排序的Python代码 import tkinter as tk import random import timeclass InsertionSortVisualizer:def __init__(self, root, canvas_width800, canvas_height400, num_bars10):self.root rootself.canvas_width canvas_widthself.canvas_height canvas_heightself.nu…

【从浅学到熟知Linux】基础IO第三弹=>文件系统介绍、软链接与硬链接(含磁盘结构、文件系统存储原理、软硬链接的创建、原理及应用详解)

&#x1f3e0;关于专栏&#xff1a;Linux的浅学到熟知专栏用于记录Linux系统编程、网络编程等内容。 &#x1f3af;每天努力一点点&#xff0c;技术变化看得见 文章目录 理解文件系统物理角度认识磁盘逻辑角度认识磁盘磁盘寻址磁盘中的寄存器 磁盘存储管理 软链接与硬链接软链接…

60.网络游戏逆向分析与漏洞攻防-利用数据包构建角色信息-根据数据包内容判断数据包作用

免责声明&#xff1a;内容仅供学习参考&#xff0c;请合法利用知识&#xff0c;禁止进行违法犯罪活动&#xff01; 如果看不懂、不知道现在做的什么&#xff0c;那就跟着做完看效果 现在的代码都是依据数据包来写的&#xff0c;如果看不懂代码&#xff0c;就说明没看懂数据包…

docker (CentOS,ubuntu)安装及常用命令

Docker和虚拟机一样&#xff0c;都拥有环境隔离的能力&#xff0c;但它比虚拟机更加轻量级&#xff0c;可以使资源更大化地得到应用 Client&#xff08;Docker客户端&#xff09;&#xff1a;是Docker的用户界面&#xff0c;可以接受用户命令&#xff08;docker build&#xff…

【JavaSE】异常

欢迎关注个人主页&#xff1a;逸狼 创造不易&#xff0c;可以点点赞吗~ 如有错误&#xff0c;欢迎指出~ 目录 认识异常 异常分类 举例 栈溢出错误 空指针异常&#xff08;运行时异常&#xff09; 编译时异常 处理异常 抛出 异常 程序本身触发异常 手动抛出异常 举例 利用try ca…

C++修炼之路之多态--多态的条件与例外,重载+重写+重定义

目录 前言 一&#xff1a;构成多态的条件及一些特殊情况&#xff08;前提是构成父子类&#xff09; 1.多态是在不同的继承关系的类对象&#xff0c;去调用同一函数&#xff0c;产生了不同的结果 2.两个条件 3.三同的两个例外 1.协变---返回值类型可以不同&#xff0c;但必…

【简单讲解下Stylus入门使用方法】

&#x1f3a5;博主&#xff1a;程序员不想YY啊 &#x1f4ab;CSDN优质创作者&#xff0c;CSDN实力新星&#xff0c;CSDN博客专家 &#x1f917;点赞&#x1f388;收藏⭐再看&#x1f4ab;养成习惯 ✨希望本文对您有所裨益&#xff0c;如有不足之处&#xff0c;欢迎在评论区提出…

从OWASP API Security TOP 10谈API安全

1.前言 应用程序编程接口&#xff08;API&#xff09;是当今应用驱动世界创新的一个基本元素。从银行、零售、运输到物联网、 自动驾驶汽车、智慧城市&#xff0c;API 是现代移动、SaaS 和 web 应用程序的重要组成部分&#xff0c;可以在面向客 户、面向合作伙伴和内部的应用程…

数据结构 -- 二叉树二叉搜索树

二叉树 二叉树是这么一种树状结构&#xff1a;每个节点最多有两个孩子&#xff0c;左孩子和右孩子 重要的二叉树结构 完全二叉树&#xff08;complete binary tree&#xff09;是一种二叉树结构&#xff0c;除最后一层以外&#xff0c;每一层都必须填满&#xff0c;填充时要遵…

【Windows游戏】大头菜小子抢银行游戏介绍

游戏介绍 今天写的是一款游戏&#xff0c;叫《大头菜小子抢银行》。 《大头菜小子抢银行》是《大头菜小子避税历险记》的续作&#xff0c;玩家需要联手泡菜团队&#xff0c;进行史上最奇怪的劫案&#xff0c;绑架人质&#xff0c;偷取珍贵财报&#xff0c;探索植物银行的黑暗…

MapReduce工作流程(Hadoop3.x)

MapReduce 是一种用于并行处理大规模数据集的——编程模型和处理框架。它通常用于分布式计算环境中&#xff0c;如Apache Hadoop。 工作流程 1. 切分阶段&#xff08;Splitting&#xff09;&#xff1a; 数据集被分成多个数据块&#xff0c;每个数据块的大小通常在64MB到12…

nginx反向代理及负载均衡

node1192.168.136.55Nginx主负载均衡器node3192.168.136.57Web01服务器node4192.168.136.58Web02服务器node5192.168.135.131客户端&#xff08;测试&#xff09; nginx反向代理 1. 安装nginx 三台机器都安装nginx yum install nginx -y 2. 配置用于测试的Web服务(以下操作…

C++进阶:搜索树

目录 1. 二叉搜索树1.1 二叉搜索树的结构1.2 二叉搜索树的接口及其优点与不足1.3 二叉搜索树自实现1.3.1 二叉树结点结构1.3.2 查找1.3.3 插入1.3.4 删除1.3.5 中序遍历 2. 二叉树进阶相关练习2.1 根据二叉树创建字符串2.2 二叉树的层序遍历I2.3 二叉树层序遍历II2.4 二叉树最近…

ChatGPT研究论文提示词集合1-【主题选择与问题研究、文献综述】

点击下方▼▼▼▼链接直达AIPaperPass &#xff01; AIPaperPass - AI论文写作指导平台 目录 1.主题选择与问题定义 2.文献综述 3.书籍介绍 AIPaperPass智能论文写作平台 近期小编按照学术论文的流程&#xff0c;精心准备一套学术研究各个流程的提示词集合。总共14个步骤…

AI翻译英语PDF文档的3种方法

短的文章&#xff0c;直接丢进kimichat、ChatGPT里面很快就可以翻译完成&#xff0c;而且效果很佳。但是&#xff0c;很长的PDF文档整篇需要翻译&#xff0c;怎么办呢&#xff1f; ●腾讯交互翻译TranSmart https://transmart.qq.com/ 软件下载后&#xff0c;点击左边的文件翻…

天才简史——Sylvain Calinon

一、研究方向 learning from demonstration&#xff08;LfD&#xff09;领域的专家&#xff0c;机器人红宝书&#xff08;Springer handbook of robotics&#xff09;Robot programming by demonstration章节的合作者。主要研究兴趣包括&#xff1a; 机器人学习、最优控制、几…

从零自制docker-11-【pivotRoot切换实现文件系统隔离】

文章目录 busyboxdocker run -d busybox topcontainerId(docker ps --filter "ancestorbusybox:latest"|grep -v IMAGE|awk {print $1})docker export -o busybox.tar $containerId or sudo docker export 09bbf421d93f > ./busybox.tar tar -xvf busybox.tar -C …

Python | Leetcode Python题解之第41题缺失的第一个正数

题目&#xff1a; 题解&#xff1a; class Solution:def firstMissingPositive(self, nums: List[int]) -> int:n len(nums)for i in range(n):while 1 < nums[i] < n and nums[nums[i] - 1] ! nums[i]:nums[nums[i] - 1], nums[i] nums[i], nums[nums[i] - 1]for …

域名信息查询同款WHOIS源码

域名查询一般是指查询域名的whois注册信息&#xff0c;域名WHOIS是当前域名系统中不可或缺的一项信息服务。在使用域名进行Internet冲浪时&#xff0c;很多用户希望进一步了解域名、名字服务器详细信息&#xff0c;这就会用到WHOIS。 域名信息查询同款WHOIS源码

在Postgres中,如何有效地管理大型数据库的大小和增长

文章目录 一、定期清理和维护1. VACUUM和ANALYZE2. 删除旧数据和归档 二、分区表三、压缩数据四、配置优化1. 调整维护工作负载2. 监控和日志 五、使用外部存储和扩展1. 外部表和FDW2. 扩展和插件 六、定期备份和恢复测试结论 管理大型数据库的大小和增长是数据库管理员&#x…