前言
大家好,我是每天分享AI应用的萤火君!
前几天 AUTOMATIC1111 发布了Stable Diffusion WebUI 1.10,我也在第一时间将云环境的镜像升级到了最新版本,有兴趣的同学可以去体验下,目前已经发布到了AutoDL,镜像地址:
这篇文章集中给大家介绍下SD WebUI 1.10的新功能和各项改进。
正式支持SD3
SD3开源发布有段时间了,ComfyUI最先提供了支持,SD WebUI迟迟没有支持,其实 AUTOMATIC1111 很早就提供了SD3的WebUI开发版,只是没有正式发布。1.10 版本正式支持了SD3。
使用方式和SD1.5、SDXL模型一样,选择SD3的模型,点击生成就可以了。注意采样器目前只支持 Euler,选择其它采样器效果很差。
另外SD3引入了新的文本编码器,出图效果更好,但是占用的显存也很可观,所以默认没有开启。显存不差钱的同学可以在设置中打开,操作步骤如下图所示。
SD3的发展并不顺利,前期因为授权协议的问题被C站封掉,又因为生成人体畸形的问题被大家疯狂吐槽,目前社区的支持正在逐步推进,真正大范围铺开可能还需要比较长的一段时间,毕竟SD1.5还是能满足很多用户的需求。
需要SD3模型的同学,可以给公/众\号“萤火遛AI”发消息“SD3”获取。
新增采样调度器
Stable Diffusion WebUI 1.10 引入了几个新的采样调度器。
Align Your Steps
适合 SDXL 和 SD 1.5,使用交大步长时的推荐插值方法。与Karras、Exponential的对比,搭配祖先采样器时表现更为明显。
KL Optimal
和 Align Your Steps 类似,基于同样的理论基础。
Normal、DDIM和Simple
从 ComfyUI 移植过来的调度器。
Beta
在去噪的开始和结束阶段花费更多时间以提高图像质量,效果和Uniform差不多,但是比Uniform更稳定。采样步数较少时效果不佳,增加至20以上时,效果稳定。
新增采样器
增加新的采样器DDIM CFG++,它是从DDIM改进而来的,主要变化是使用无条件噪声来指导去噪,而不是条件噪声。CFG++ 解决了低指导尺度的问题,提高了文本到图像的质量和可逆性。
跳过CFG
CFG在采样的前期步骤(高噪声水平)明显有害,在采样的后期步骤(低噪声水平)基本不必要,只有在中间才是有益的。在采样的早期步骤跳过CFG可以提高样本的多样性、图像质量,在某些情况下还可以更快地收敛。
按照下图中的步骤即可在页面顶部打开一个跳过CFG的开关,大家按照需要设置就可以了。
其它更多内容
次要更新:
-
添加
--models-dir
选项来指定模型目录。([#15742]) -
允许移动用户使用两指按压打开上下文菜单。([#15682])
-
Infotext:为捆绑的 Textual Inversion 添加 LoRA 名称作为 TI (Textual Inversion) 哈希值。([#15679])
-
下载模型后检查其哈希值以防止下载损坏。([#15602])
-
更多扩展标签过滤选项。([#15627])
-
保存 AVIF 时使用 JPEG 的质量设置。([#15610])
-
添加文件名模式:
[basename]
。([#15978]) -
添加选项以在 SDXL 上为 CLIP L 启用 clip 跳过。([#15992])
-
选项:在生成过程中防止屏幕休眠。([#16001])
-
图像查看器中的 ToggleLivePreview 按钮。([#16065])
-
移除在重新加载和快速滚动时的 UI 闪烁。([#16153])
-
选项:禁用将按钮日志保存到
log.csv
。([#16242])
扩展和 API:
-
添加
process_before_every_sampling
钩子。([#15984]) -
在无效的采样器错误时返回 HTTP 400 代替 404。([#16140])
性能:
-
[性能 1/6] 禁用
use_checkpoint
。([#15803]) -
[性能 2/6] 用 PyTorch 原生操作替换
einops.rearrange
。([#15804]) -
[性能 4/6] 预计算
is_sdxl_inpaint
标记。([#15806]) -
[性能 5/6] 防止不必要的额外网络偏置备份。([#15816])
-
[性能 6/6] 添加
--precision half
选项以避免推理期间的类型转换。([#15820]) -
[性能] LDM 优化补丁。([#15824])
-
[性能] 将 sigmas 保持在 CPU 上。([#15823])
-
仅在所有步骤完成后检查 U-Net 中的 NaN 值。
-
添加选项以在图像生成时运行 PyTorch 分析器。
Bug 修复:
-
修复无全面 Infotext 的网格。([#15958])
-
功能:LoRA 部分更新优先于完整更新。([#15943])
-
修复在某些情况下文件扩展名具有额外的点号。([#15893])
-
修复模型初始加载循环中的错误。([#15600])
-
允许 API 中使用旧的采样器名称。([#15656])
-
更多旧采样器调度兼容性。([#15681])
-
修复 Hypertile XYZ。([#15831])
-
XYZ CSV
skipinitialspace
选项。([#15832]) -
修复 mps 和 xpu 上的软 Inpainting,
torch_utils.float64
。([#15815]) -
修复不在主分支时的扩展更新。([#15797])
-
更新 pickle 安全文件名。
-
在 webui-assets CSS 中使用相对路径。([#15757])
-
创建虚拟环境时,在 webui.bat/webui.sh 中升级 pip。([#15750])
-
修复
AttributeError
。([#15738]) -
在
launch_utils
中使用script_path
作为 webui 根目录。([#15705]) -
修复额外批处理模式 P 透明度。([#15664])
-
在 CSS 中使用 Gradio 主题颜色。([#15680])
-
修复在提示输入框内拖拽文本。([#15657])
-
为
.mjs
文件添加正确的 MIME 类型。([#15654]) -
QOL 项目:更干净地处理 SD 模型、LoRAs 和嵌入的元数据问题。([#15632])
-
用
wslpath
和explorer.exe
替换wsl-open
。([#15968]) -
修复 SDXL Inpaint。([#15976])
-
多尺寸网格。([#15988])
-
修复预览替换。([#16118])
-
可能修复权重分解中的错误缩放。([#16151])
-
确保在 Mac 和 Linux 上使用来自虚拟环境的 Python。([#16116])
-
如果同时可用,则优先使用 Python 3.10 而不是 Python 3(带回退)。([#16092])
-
停止生成额外内容。([#16085])
-
修复 SD2 加载。([#16078], [#16079])
-
修复用于高分辨率修复的不同 LoRA 的 Infotext LoRA 哈希值。([#16062])
-
修复采样器调度自动修正警告。([#16054])
-
移除在重新加载和快速滚动时的 UI 闪烁。([#16153])
-
修复放大逻辑。([#16239])
-
[bug] 在非任务操作时不破坏进度条(添加
wrap_gradio_call_no_job
)。([#16202]) -
修复
OSError: cannot write mode P as JPEG
。([#16194])
其他:
-
修复变更日志编号 #15883 -> #15882。([#15907])
-
重载 UI 背景颜色
--background-fill-primary
。([#15864]) -
对 Intel 和 ARM Macs 使用不同的 PyTorch 版本。([#15851])
-
XYZ 重写。([#15836])
-
滚动扩展表格以适应溢出。([#15830])
-
img2img 批量上传方法。([#15817])
-
例行工作:根据变更日志同步 v1.8.0 包。([#15783])
-
添加 AVIF MIME 类型支持。([#15739])
-
更新
imageviewer.js
。([#15730]) -
no-referrer
。([#15641]) -
.gitignore
中忽略trace.json
。([#15980]) -
将 spandrel 升级至 0.3.4。([#16144])
-
废弃
--max-batch-count
。([#16119]) -
文档:更新
bug_report.yml
。([#16102]) -
维护 Python 3.9 用户的项目兼容性,无需升级要求。([#16088], [#16169], [#16192])
-
更新 ARM Macs 上的 PyTorch 至 2.3.1。([#16059])
-
移除已废弃的设置
dont_fix_second_order_samplers_schedule
。([#16061]) -
例行工作:修复拼写错误。([#16060])
-
在控制台日志中使用
shlex.join
合并启动参数。([#16170]) -
激活虚拟环境的
.bat
文件。([#16231]) -
为 img2img 中的调整大小选项添加 ID。([#16218])
-
更新 Linux 安装指南。([#16178])
-
强健的 sysinfo。([#16173])
-
在粘贴 Inpaint 时不要发送图像大小。([#16180])
-
修复 MacOS 上嘈杂的 DS_Store 文件。([#16166])
感兴趣的小伙伴,赠送全套AIGC学习资料和安装工具,包含AI绘画、AI人工智能等前沿科技教程,模型插件,具体看下方。
一、AIGC所有方向的学习路线
AIGC所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照下面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
二、AIGC必备工具
工具都帮大家整理好了,安装就可直接上手!
三、最新AIGC学习笔记
当我学到一定基础,有自己的理解能力的时候,会去阅读一些前辈整理的书籍或者手写的笔记资料,这些笔记详细记载了他们对一些技术点的理解,这些理解是比较独到,可以学到不一样的思路。
四、AIGC视频教程合集
观看全面零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
五、实战案例
纸上得来终觉浅,要学会跟着视频一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。