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Stability AI发布SDXL 1.0:开放式图像生成大模型新特性一览

释放双眼,带上耳机,听听看~!
Stability AI发布了SDXL 1.0,带来了一系列新特性,包括清晰的文字生成、更好的人体结构理解、自由度提升等。本文将一一介绍SDXL 1.0的新特性,以及如何体验。

一、引言

Stability AI发布SDXL 1.0:开放式图像生成大模型新特性一览

7 月 26 日,Stability AI 发布了 SDXL 1.0,号称目前为止,最厉害的开放式图像生成大模型。

Stability AI发布SDXL 1.0:开放式图像生成大模型新特性一览

它到底有没有网上说的那么炸裂?真的已经实现了像 midjourney 一样 靠嘴出图 的功能吗?相对于之前的版本,增加了哪些新特性?

今天体验了一把,一起来看看!

二、新特性

1、清晰的文字生成

大家都知道,目前的绘画工具,对于文字生成的支持,还不是特别成熟。虽然有一些工具已经可以生成文字了,但生成的总是不太能令人满意。而 SDXL 1.0 在文字生成方面,又向前迈了一步。

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比如通过短短一句提示词:a cute cat holds a paper with text "cool",professional photography,就可以生成一只拿着一张写着 “cool” 字样的小猫。

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2、更好的理解人体结构

以前的 Stable Diffusino 模型,在生成正确的人体结构方面,存在着明显的问题。比如经常生成多余或者残缺的四肢,以及极度畸形的脸等等。SDXL 1.0 在一定程度上解决了这个问题。

我们都知道,AI 不擅长画手,比如之前为了生成一个正常的手,会加很多的负向提示词、Embedding 或者使用 OpenPose 等插件,而在 SDXL 1.0 中,这些通通都不需要了,或者更确切地说,就算不用这些,生成的人物也比之前的版本也要好很多。

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3、自由度大幅提升

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在 SDXL 1.0 之前,如果想生成不同风格的图像,必须通过改变大模型或者下载相应的 LoRA 模型来实现,而在 SDXL 1.0 中,可以通过提示词在十余种风格间做无缝切换,包括动漫、摄影、数字插画等等。

4、更短的提示词

在提示词方面,咒语变得更短、更简单了,同时增强了对自然语言的理解,大大降低了我们写提示词的门槛。

  • 之前的提示词,是由一个个单词、词语、逗号等符号组成的词条化的描述,而在 SDXL 1.0 中,可以直接使用自然语言(比如一整个句子)来描述了。
  • 之前的提示词,在描述的时候,除了要写生成主体、场景、环境光线等提示词之外,还需要添加例如 masterpiece、best quality、highres 等画质提示词以及大量的负面提示词。而在 SDXL 1.0 中,这些质量提示词以及负面提示词,都不需要再写了。
  • 对一些概念的理解以及对环境氛围的还原更加到位了。对于概念的理解,官网给出了个例子:比如对于这两个概念 “The Red Square”(一个著名的景点)和 “red square”(一个形状),SDXL 1.0 已经可以区分他俩了。

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5、支持更大尺寸和精度的照片

有 Stable Diffusion 出图经验的朋友都知道,之前如果直接生成 1024 x 1024 或更高分辨率的大图,有可能会出现多人多头、肢体错位等的现象,需要使用高清修复或者 Tiled Diffusion 等其他方法才能达到。

而现在,可以直接出 1024 x 1024 或更高分辨率的大图了也不会有问题了。

6、色彩的鲜艳度和准确度

SDXL1.0 在色彩的鲜艳度和准确度上做了很大改进,相对于之前版本,在对比度、光线和阴影上较之前版本更加真实了。

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三、如何体验 SDXL 1.0

1、Liblib AI

如果仅仅是为了体验,推荐一个最简单快捷的在线方式:Liblib AI。

Liblib AI 在线出图,一天可以免费出图 300 张,基本满足大部分同学需求。

ps: Liblib AI 在线体验的缺点是,插件少,而且高峰期出图可能会卡。

简单体验还是可以,要想深度体验,还是需要使用云部署 Stable Diffusion 或者本地部署 Stable Diffusion 的方式。

Liblib AI 体验步骤很简单,跟着操作,5 分钟搞定!

  1. 在 Liblib AI 中,点 “在线 Stable Diffusion”。

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  1. 模型选择带 “SDXL” 的模型,然后输入简单的提示词。

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  1. 参数设置。

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如果不知道哪个参数出图好,可以直接抄图上的。

采样方法:DPM++ 2M Karras(或其他)

采样步数:30

之前很多时候,我们一般会将采样步数设置成 20,但在 SDXL 中,如果将采样步数设置为 20,会让人感觉图片精细度不够。因此可以将采样步数适当调大一些。

分辨率:1024 x 1024 或其他分辨率。太低可能会影响出图质量。

其他参数:可以默认即可。

  1. 点“生成图片”。

一张使用 SDXL 1.0 生成的图片就出来了,是不是很简单!

2、本地部署

温馨提醒:需要先将本地的 Stable Diffusion WebUI 更新到 1.5.1。

如果之前本地没有部署过 Stable Diffusion WebUI,

Mac 电脑可以参考这篇:Mac 本地部署 Stable Diffusion(超详细,含踩坑点)

Windows 电脑:直接使用秋叶大佬的一键部署安装就可以了。

如果本地已经安装部署过 Stable Diffusion WebUI 了,直接下载下面的两个 SDXL 1.0 的模型,放在 SDW 的根目录/models/Stable-diffusion 目录下即可。

SDXL 1.0 base model 下载

SDXL 1.0 refiner model 下载

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这里大家可以发现 SDXL 1.0 有两个模型,一个 base model,一个 refiner model。在使用的时候,先通过 base model 生图,再选择 “发送到图生图”,用 refiner model 进行优化。

第二步使用 refiner model 进行优化的过程,其实相当于通过图生图进行低幅度的重绘来提高图片的画质(这里的重绘幅度不宜设置太高,比如 0.2、0.3 就 ok,也可以根据自己需求)。

当然也可以不进行第二步,只使用 base model 进行图像的生成。

出图方式及具体的参数设置,参照上面 Liblib AI 的方式,这里就不再赘述了。

3、官方提供的方式

Stability AI 官方也提供了几种体验方式:

stability.ai/blog/stable…

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四、目前的问题

说了半天,SDXL 1.0 多么强大,难道就真的无懈可击了吗?当然不是!

1、一些旧模型、LoRA 模型以及 ControlNet 目前还不支持

比如大部分旧版的模型、LoRA 模型以及 ControlNet 等,用在 SDXL 1.0 上大部分都会失效,因为目前还不支持,需要重新更新才能适配 SDXL 1.0。

另外,SDXL 1.0 只是一个基础大模型,就好比之前的 SD 1.4、SD 1.5,而我们在日常绘画时,往往不会使用这些官方提供的基础模型,而是使用经过这些基础模型进行训练、微调、融合之后的特定模型。

比如我们想画二次元风格的图片,会选择 Cetus-Mix、Counterfeit、AbyssOrangeMix 等二次元风格的大模型,而不会使用官方的基础大模型。

Stability AI发布SDXL 1.0:开放式图像生成大模型新特性一览

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Stability AI发布SDXL 1.0:开放式图像生成大模型新特性一览

如果我们想画写实风格的图片,会选择 Deliberate、LOFI、Realistic Vision 等大模型,也不会使用官方的基础大模型。

Stability AI发布SDXL 1.0:开放式图像生成大模型新特性一览

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在 SDXL 问世之后,也会涌现出有很多基于 SDXL 训练、微调、融合而成的大模型。目前在 Liblib 等平台上,已经有基于 SDXL 训练的模型了,大家可以试用。而我们日后的绘图,大概率会使用这些基于基础大模型训练、微调、融合而成模型,而不是目前官方提供的 SDXL 的模型。

也就是说,SDXL 1.0 目前只是一个过渡期产品,感兴趣的尝尝鲜、提前了解一些知识还是可以的,但大规模的用于生产,可能还需要一些时间。

2、太耗显存

相对于之前的 Stable Diffusion 版本,明显更耗显存了。官方推荐在 8G 以上的显存显卡上或者云平台上运行。

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五、总结

SDXL 1.0 给我们带来最大的好处就是,基本可以实现 靠嘴出图了,使出图方式更加简单

新手小白可以在完全不了解复杂的提示词结构、LoRA、Embedding、扩展插件等知识的情况下,也可以使用自然语言轻松出图了,大大降低了使用门槛

后面肯定还会涌现出一批基于 SDXL 1.0 训练的大模型,到时候肯定会更加惊艳,一起期待一下吧!

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