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模型能力
使用案例
🚀 SD-XL 0.9-refiner模型介绍
SD-XL 0.9-refiner是一款基于扩散的文生图生成模型,可根据文本提示生成和修改图像。它采用两步潜在扩散管道,先由基础模型生成所需输出大小的潜变量,再用高分辨率模型和SDEdit技术对潜变量进行处理。该模型仅用于研究目的,在图像生成方面有一定优势,但也存在一些局限性和偏差。
🚀 快速开始
模型获取
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安装依赖
确保将 diffusers
升级到 >= 0.18.0:
pip install diffusers --upgrade
此外,还需安装 transformers
、safetensors
、accelerate
以及 invisible_watermark
:
pip install transformers accelerate safetensors invisible_watermark
使用示例
基础用法
你应该将精炼器与 stabilityai/stable-diffusion-xl-base-0.9
结合使用,示例代码如下:
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
高级用法
当使用 torch >= 2.0
时,你可以通过 torch.compile
提高推理速度20 - 30%。在运行管道之前,用 torch.compile
包装 unet
:
pipe.unet = torch.compile(pipe.unet, mode="reduce-overhead", fullgraph=True)
如果你受限于GPU显存,可以通过调用 pipe.enable_model_cpu_offload
来启用CPU卸载,而不是 .to("cuda")
:
- pipe.to("cuda")
+ pipe.enable_model_cpu_offload()
✨ 主要特性
- 两步潜在扩散管道:先由基础模型生成潜变量,再用高分辨率模型和SDEdit技术处理,提高图像生成质量。
- 结合使用:需与基础模型结合,作为图像到图像的模型使用,而非纯文生图模型。
📚 详细文档
模型信息
属性 | 详情 |
---|---|
开发者 | Stability AI |
模型类型 | 基于扩散的文生图生成模型 |
许可证 | SDXL 0.9研究许可证 |
模型描述 | 可根据文本提示生成和修改图像,是一个 潜在扩散模型,使用预训练的文本编码器 (OpenCLIP-ViT/G) |
更多信息资源 | GitHub仓库 SDXL论文 |
模型来源仓库 | https://github.com/Stability-AI/generative-models |
演示地址(可选) | https://clipdrop.co/stable-diffusion |
模型工作流程
SDXL采用两步潜在扩散管道:
- 第一步:使用基础模型生成所需输出大小的潜变量。
- 第二步:使用专门的高分辨率模型,并对第一步生成的潜变量应用SDEdit技术(https://arxiv.org/abs/2108.01073,也称为“img2img”),使用相同的提示。
用途
直接使用
该模型仅用于研究目的,可能的研究领域和任务包括:
- 艺术品生成,用于设计和其他艺术过程。
- 教育或创意工具中的应用。
- 生成模型的研究。
- 安全部署可能生成有害内容的模型。
- 探索和理解生成模型的局限性和偏差。
超出范围的使用
该模型并非用于真实准确地表示人物或事件,因此使用该模型生成此类内容超出了其能力范围。
局限性和偏差
局限性
- 无法实现完美的照片级真实感。
- 无法渲染清晰可读的文本。
- 在处理涉及组合性的复杂任务时存在困难,例如渲染与 “红色立方体在蓝色球体上” 对应的图像。
- 面部和人物的生成可能不理想。
- 模型的自动编码部分存在信息损失。
偏差
图像生成模型虽然功能强大,但可能会强化或加剧社会偏差。
评估
上图评估了用户对SDXL(有和没有精炼)相对于Stable Diffusion 1.5和2.1的偏好。SDXL基础模型的表现明显优于之前的版本,结合精炼模块的模型整体性能最佳。
📄 许可证
版权声明
版权所有 (c) Stability AI Ltd.
许可协议
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3. 归属
与您分发的任何软件产品副本(以及其衍生作品或包含软件产品的作品)一起,您必须提供 (i) 本许可的副本,以及 (ii) 以下归属声明:“SDXL 0.9根据SDXL研究许可获得许可,版权所有 (c) Stability AI Ltd. 保留所有权利。”
4. 免责声明
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6. 赔偿
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7. 终止;存续
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c. 本许可终止后,以下条款仍然有效:2(限制)、3(归属)、4(免责声明)、5(责任限制)、6(赔偿)、7(终止;存续)、8(第三方材料)、9(商标)、10(适用法律;争议解决)和11(杂项)。
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9. 商标
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10. 适用法律;争议解决
本许可将受加利福尼亚州法律管辖并依其解释,不考虑法律冲突条款。因本许可引起或与之相关的任何诉讼或程序将在加利福尼亚州圣马特奥县的联邦或州法院提起,各方不可撤销地接受此类法院的管辖权和审判地。
11. 杂项
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