StableDiffusionXL是一个二阶段的级联扩散模型，包括Base模型和Refiner模型。其中Base模型的主要工作和StableDiffusion一致，具备文生图，图生图，图像inpainting等能力。在Base模型之后，级联了Refiner模型，对Base模型生成的图像Latent特征进行精细化，其本质上是在做图生图的工作。Base模型由U-Net，VAE，CLIPTextEncoder（两个）三个模块组成，在FP16精度下Base模型大小6.94G（FP32：13.88G），其中U-Net大小5.14G，VAE模型大小167M以及两个CLIPTextEncoder一大一小分别
文章目录一、StableDiffusionXL基本概念二、SDXL模型架构上的优化（一）SDXL的整体架构（二）VAE（三）U-Net（四）textencoder（五）refinermodel三、SDXL在训练上的技巧（一）图像尺寸条件化（二）图像裁剪参数条件（三）多尺度（宽高比）图片训练一、StableDiffusionXL基本概念StableDiffusionXL或SDXL是最新的图像生成模型，与以前的SD模型（包括SD2.1）相比，它专为更逼真的输出而定制，具有更详细的图像和构图。与StableDiffusionV1-v2相比，StableDiffusionXL主要做了如下的优化：对St
目录模拟比较器（ACMP）简介特性实现结构框图Demo官方解释功能说明正输入与负输入输出输出标志中断设置与操作模拟比较器（ACMP）实现一个简单的小功能，掉电检测，使用到了ACMP外设，认为学习东西后总得产出点什么，所以在此简单记录一下。简介特性模拟比较器模块(ACMP)提供一个用于比较两个模拟输入电压的电路。此比较器电路适用于在整个供电电压范围内操作（全摆幅操作）；可在2.7V至5.5V的整个电源电压范围上操作片上6位分辨率DAC，基准电压源可以选择VDD或内部带隙基准可配置迟滞（个人理解是）可在比较器输出上升沿、下降沿或者任何边沿时选择产生中断最多4个可选择比较器输入实现使用引脚复用外设A
目录模拟比较器（ACMP）简介特性实现结构框图Demo官方解释功能说明正输入与负输入输出输出标志中断设置与操作模拟比较器（ACMP）实现一个简单的小功能，掉电检测，使用到了ACMP外设，认为学习东西后总得产出点什么，所以在此简单记录一下。简介特性模拟比较器模块(ACMP)提供一个用于比较两个模拟输入电压的电路。此比较器电路适用于在整个供电电压范围内操作（全摆幅操作）；可在2.7V至5.5V的整个电源电压范围上操作片上6位分辨率DAC，基准电压源可以选择VDD或内部带隙基准可配置迟滞（个人理解是）可在比较器输出上升沿、下降沿或者任何边沿时选择产生中断最多4个可选择比较器输入实现使用引脚复用外设A
StableDiffusionXL的是一个文生图模型，是原来StableDiffusion的升级版。相比旧版的StableDiffusion模型，StableDiffusionXL主要的不同有三点：有一个精化模型（下图的Refiner），通过image-to-image的方式来提高视觉保真度。使用了两个textencoder，OpenCLIPViT-bigG和CLIPViT-L。增加了图片大小和长宽比作为输入条件。SDXL与以前SD结构的不同如下图：代码示例加载基础和精化两个模型，并生成图片：fromdiffusersimportDiffusionPipelineimporttorchbase
文章目录StableDiffusionXLwebuitagger插件Linux安装为什么要安装tagger插件安装tagger插件下载tagger仓库下载wd-v1-4-vit-tagger模型权重StableDiffusionXLwebuitagger插件Linux安装为什么要安装tagger插件为了使SD能生成我们想要的图像效果，往往需要对SD模型进行微调，但其权重参数太多，如果是用更新全部参数的方法来微调，会耗费大量的计算资源。那么可不可以仅需少量计算资源，对模型进行微调，也有不错的效果呢？答案是肯定的，那就是：基于LoRA对其进行微调！本文写作动机：想自己训练LoRA，需要对训练数据进
目录普冉PY32系列(一)PY32F0系列32位CortexM0+MCU简介普冉PY32系列(二)UbuntuGCCToolchain和VSCode开发环境普冉PY32系列(三)PY32F002A资源实测-这个型号不简单普冉PY32系列(四)PY32F002A/003/030的时钟设置普冉PY32系列(五)使用JLinkRTT代替串口输出日志普冉PY32系列(六)通过I2C接口驱动PCF8574扩展的1602LCD普冉PY32系列(七)SOP8,SOP10,SOP16封装的PY32F002A/PY32F003管脚复用普冉PY32系列(八)GPIO模拟和硬件SPI方式驱动无线收发芯片XN297L
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文章目录StableDiffusionXLwebuidreambooth插件Linux安装（保姆级教程）前言安装下载dreambooth仓库下载SDXL预训练模型其他文件下载前注意下载前准备下载StableDiffusionXLwebuidreambooth插件Linux安装（保姆级教程）前言在安装这个插件之前，我已经安装了SDXLwebui，tagger插件，具体安装操作可以参考之前的文章:SDXLwebui、tagger插件。之前已经安装了tagger插件，用来反推训练图像的提示词，接下来，我们可以利用dreambooth插件来训练我们的LoRA模型了。安装下载dreambooth仓库只需
随着AIGC应用的逐步深入，大家也开始逐渐将文生图大模型集成到自家的产品中，以求让自己的产品在竞争中更加突出。其中效果最好的图文模型依然是Midjourney,StableDiffusionXL和Dall.E-3这三个老牌的模型。 不过这三个模型在对于中文的解析还是差强人意，调用上也各有特点和限制。其中Dall.E只能说对于中文的理解略好，但是实际按照用户中文要求直接生成的效果依然不太理想。 我们先来看一下这三个模型对于中文的直接解析效果。 提示词（用户要求）：“生成科技产品上新用户很高兴的配图,绿色系，科技感”。 Midjourney对于用户中文要求的
