模型概述
模型特點
模型能力
使用案例
🚀 SD-XL 0.9-refiner模型介紹
SD-XL 0.9-refiner是一款基於擴散的文生圖生成模型,可根據文本提示生成和修改圖像。它採用兩步潛在擴散管道,先由基礎模型生成所需輸出大小的潛變量,再用高分辨率模型和SDEdit技術對潛變量進行處理。該模型僅用於研究目的,在圖像生成方面有一定優勢,但也存在一些侷限性和偏差。
🚀 快速開始
模型獲取
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安裝依賴
確保將 diffusers
升級到 >= 0.18.0:
pip install diffusers --upgrade
此外,還需安裝 transformers
、safetensors
、accelerate
以及 invisible_watermark
:
pip install transformers accelerate safetensors invisible_watermark
使用示例
基礎用法
你應該將精煉器與 stabilityai/stable-diffusion-xl-base-0.9
結合使用,示例代碼如下:
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-base-0.9", torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True, variant="fp16")
pipe.to("cuda")
# if using torch < 2.0
# pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
prompt = "An astronaut riding a green horse"
image = pipe(prompt=prompt, output_type="latent").images
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-0.9", torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True, variant="fp16")
pipe.to("cuda")
# if using torch < 2.0
# pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
images = pipe(prompt=prompt, image=image).images
高級用法
當使用 torch >= 2.0
時,你可以通過 torch.compile
提高推理速度20 - 30%。在運行管道之前,用 torch.compile
包裝 unet
:
pipe.unet = torch.compile(pipe.unet, mode="reduce-overhead", fullgraph=True)
如果你受限於GPU顯存,可以通過調用 pipe.enable_model_cpu_offload
來啟用CPU卸載,而不是 .to("cuda")
:
- pipe.to("cuda")
+ pipe.enable_model_cpu_offload()
✨ 主要特性
- 兩步潛在擴散管道:先由基礎模型生成潛變量,再用高分辨率模型和SDEdit技術處理,提高圖像生成質量。
- 結合使用:需與基礎模型結合,作為圖像到圖像的模型使用,而非純文生圖模型。
📚 詳細文檔
模型信息
屬性 | 詳情 |
---|---|
開發者 | Stability AI |
模型類型 | 基於擴散的文生圖生成模型 |
許可證 | SDXL 0.9研究許可證 |
模型描述 | 可根據文本提示生成和修改圖像,是一個 潛在擴散模型,使用預訓練的文本編碼器 (OpenCLIP-ViT/G) |
更多信息資源 | GitHub倉庫 SDXL論文 |
模型來源倉庫 | https://github.com/Stability-AI/generative-models |
演示地址(可選) | https://clipdrop.co/stable-diffusion |
模型工作流程
SDXL採用兩步潛在擴散管道:
- 第一步:使用基礎模型生成所需輸出大小的潛變量。
- 第二步:使用專門的高分辨率模型,並對第一步生成的潛變量應用SDEdit技術(https://arxiv.org/abs/2108.01073,也稱為“img2img”),使用相同的提示。
用途
直接使用
該模型僅用於研究目的,可能的研究領域和任務包括:
- 藝術品生成,用於設計和其他藝術過程。
- 教育或創意工具中的應用。
- 生成模型的研究。
- 安全部署可能生成有害內容的模型。
- 探索和理解生成模型的侷限性和偏差。
超出範圍的使用
該模型並非用於真實準確地表示人物或事件,因此使用該模型生成此類內容超出了其能力範圍。
侷限性和偏差
侷限性
- 無法實現完美的照片級真實感。
- 無法渲染清晰可讀的文本。
- 在處理涉及組合性的複雜任務時存在困難,例如渲染與 “紅色立方體在藍色球體上” 對應的圖像。
- 面部和人物的生成可能不理想。
- 模型的自動編碼部分存在信息損失。
偏差
圖像生成模型雖然功能強大,但可能會強化或加劇社會偏差。
評估
上圖評估了用戶對SDXL(有和沒有精煉)相對於Stable Diffusion 1.5和2.1的偏好。SDXL基礎模型的表現明顯優於之前的版本,結合精煉模塊的模型整體性能最佳。
📄 許可證
版權聲明
版權所有 (c) Stability AI Ltd.
許可協議
本許可協議(可根據本許可協議進行修訂,“許可”)由您(或您的僱主或其他實體,如果您代表您的僱主或其他實體簽訂本協議)(“被許可方” 或 “您”)與Stability AI Ltd.(“Stability AI” 或 “我們”)簽訂,適用於您使用Stability AI根據本許可提供的任何計算機程序、算法、源代碼、目標代碼、軟件、模型或模型權重(“軟件”)以及Stability AI提供的與軟件相關的任何規格、手冊、文檔和其他書面信息(“文檔”)。通過使用軟件,您同意本許可的條款。如果您不同意本許可,則您無權使用軟件或文檔(統稱 “軟件產品”),並且必須立即停止使用軟件產品。如果您代表您的僱主或其他實體同意受本許可條款的約束,您向Stability AI聲明並保證您擁有充分的法律授權使您的僱主或該實體受本許可的約束。如果您沒有必要的授權,則您不得代表您的僱主或其他實體接受本許可或訪問軟件產品。
1. 許可授予
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b. 您可以僅為與上述授予的軟件許可相關的使用目的,製作合理數量的文檔副本。
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3. 歸屬
與您分發的任何軟件產品副本(以及其衍生作品或包含軟件產品的作品)一起,您必須提供 (i) 本許可的副本,以及 (ii) 以下歸屬聲明:“SDXL 0.9根據SDXL研究許可獲得許可,版權所有 (c) Stability AI Ltd. 保留所有權利。”
4. 免責聲明
軟件產品 “按原樣” 提供,“帶有所有缺陷”,不提供任何形式的明示或暗示保證。Stability AI明確否認所有與軟件產品相關的明示或暗示陳述和保證,無論是根據法規、習慣、慣例還是其他方式,包括但不限於適銷性、特定用途適用性、所有權、令人滿意的質量或不侵權的暗示保證。Stability AI不保證或陳述軟件產品將無錯誤或無病毒或其他有害組件,或產生任何特定結果。
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6. 賠償
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7. 終止;存續
a. 如果您違反本許可的條款,本許可將自動終止。
b. 我們可以隨時通知您(包括電子通知)全部或部分終止本許可。
c. 本許可終止後,以下條款仍然有效:2(限制)、3(歸屬)、4(免責聲明)、5(責任限制)、6(賠償)、7(終止;存續)、8(第三方材料)、9(商標)、10(適用法律;爭議解決)和11(雜項)。
8. 第三方材料
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9. 商標
作為本許可的一部分,未授予被許可方任何商標許可,未經Stability AI事先書面許可,被許可方不得使用與Stability AI相關的任何名稱或標誌,但為履行本協議 “歸屬” 部分要求的引用所需的範圍除外。
10. 適用法律;爭議解決
本許可將受加利福尼亞州法律管轄並依其解釋,不考慮法律衝突條款。因本許可引起或與之相關的任何訴訟或程序將在加利福尼亞州聖馬特奧縣的聯邦或州法院提起,各方不可撤銷地接受此類法院的管轄權和審判地。
11. 雜項
如果本許可的任何條款或部分條款違法、無效或不可執行,則該條款或部分條款應視為從本許可中分割出來,不影響任何其餘條款的有效性和可執行性。Stability AI未能行使或執行本許可的任何權利或條款,不構成對該權利或條款的放棄。本許可未賦予任何第三方受益人的權利。本許可連同文檔包含了您與Stability AI就本許可主題事項達成的全部理解,並取代了您與Stability AI就該主題事項達成的所有其他書面或口頭協議和理解。對本許可任何條款的任何變更或補充,除非以書面形式並由您和Stability AI的授權代表簽署,否則不具有約束力。
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