【Stable Diffusion】：SDXL1.0模型的发布给SD带来了新的使用体验

1.Stable Diffusion 什么是XL模型？

SDXL是Stabilityai公司推出的最新图像大模型，stablel可以使用 diffusion生成Ai图像，StablestableSDXL模型 Diffusion v1-v2.与#xff0相比，1模型相比�使用难度较低，训练参数更大，效果更好。

2.Stable Diffusion XL模型更新了什么？

我将SDXL模型的更新分为两点：更大的，更好用。

2.Stable Diffusion XL模型更新了什么？

我将SDXL模型的更新归类为两点：更大的，更好用。

2.1.[更大]直接输出分辨率更高的图片。

SDXL通常使用1024x1024分辨率图片进行训练，因此，建议直接生成的图像分辨率最小化1024x1024像素，可生成的图片更清晰。之前的模型使用512x512像素࿰，因为训练中使用的材料c;因此，当直接输出高分辨率图片时，会出现多个主角的混乱，因为ai错以为是同时输出多张图片。

现在可以直接生成1000像素以上的图片，也不会出现混乱的问题。

图片分辨率的上升导致图片细节质量的上升，相信SDXL模型之后可以制作出效果更惊人的ai图像。

2.2.【更好用】直接输出带文字的图片。

首先，它最大的更新是可以直接生成带文字的图片，在之前的任何Ai绘画大模型中，这是不可能的，生成的文本部分会出现像字但不是字符的符号。

现在你可以在提示词中使用句式，让SDXL生成的图片包含你想要的文字。我试过，产生的效果越来越接近及格线。

SDXL能够率先实现文本内容呈现的能力，是其他ai绘画模型大幅领先的原因，我相信这种能力的影响是深远的，突破了文本生成的问题，它将激活人工智能在更多领域的创新。

2.3.【更好用】人体解剖结构更准确。

SDXL模型可以生成更准确的人体解剖结构，它在一定程度上解决了人物多余的肢体和面部变形的问题。之前生成的ai角色很容易出现手部混乱，面部扭曲�多臂少腿的情况。

并希望解决“画家”问题，需要添加大量的负面提示，嵌入式模型甚至需要调用插件，只有这样才能保证出图的手不会严重扭曲。但现在根据我的测试，sdxl能够初步识别人体的结构特征。也许我们再也不能用“手”来判断一张图片是否是人工智能生成的。
2.4.同一模型可以产生更多的艺术风格。
SDXL模型提供了更多的艺术风格。SDXL模型是接近现实世界的照片风格，但是你可以很容易地通过描述提示词来修改风格。根据官方描述，至少有十几种风格可以自由切换，

其中包括：无风格、增强、动画、摄影、数字艺术、漫画书、幻想艺术、模拟电影、霓虹朋克、等距、低聚、折纸、线条艺术、工艺粘土、电影 模型和像素艺术。

在过去，如果你想切换风格，你必须下载微调大模型或lora，之后可能和midjourney一样操作方便，根本不需要来回切换模型。

2.5.写提示词比较容易。
官方SDXL模型开始支持使用自然语言编写提示词。自然语言可以简单地理解为日常说话中使用的句子，以前由单词组成的提示词称为标签。
但具体的sdxl大模型是否使用自然语言描述，这也取决于作者使用训练模型的方法。
之前想输出一张可以看到过去的图片，需要添加许多与质量相关的提示词，例如，高分辨率󿀌最高质量󿀌4k壁纸等。

SDXL支持描述非常少的提示，不需要添加太多的质量提示。
例如，简单输入这一串提示词【Astronauts standing on the moon, stars, beautiful(一个宇航员站在月球上，星星，美丽，#xff0c;效果还不错，若使用SD1.5和2.0效果不尽如人意。
这也将逐渐降低sd写提示词的难度，也许新接触sd的同学再也不用头疼写tag了。虽然sdxl大模型有这么多优点，但是他还是不能在大家普遍使用的webui上发挥自己的全部能力，
一是配套插件不能完全适应，包括最常用的controlnet。

第二，与SDXL相关的微调模型没有那么多，具体到相关行业的模型需要时间沉淀。

许多博主建议在SDXL模型生态完善后使用，但我认为SDXL模型的知识࿰优先c;先发优势，等到生态健全，可以无缝切换到新的工作流程。

3.Stable Diffusion XL模型使用要求。
3.1.#xff1硬件要求：
显卡最低要求8G显存#xff0c;建议使用12G显存以上的N卡。A卡࿰可以使用c;但是运行速度会很慢。

最低内存要求32G，内存越多越好。

对CPU没有具体要求。

3.2.#xff1软件要求a;

需要将webui更新到1.5及以后的版本。

4.Stable Diffusion 下载XL模型。SDXL大模型分为两部分，base和refiner，还有一个可以选择性下载的配套vae。

官方模型下载地址：
、。
sdxl-base页面：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0。

sdxl_refienr页面：stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0 · Hugging Face。

sdxl_vae页面：stabilityai/sdxl-vae · Hugging Face。
国内下载模型地址：
sdxl-base页面：Stable Diffusion SDXL 正式版｜LiblibAI。
sdxl_refienr页面：Stable Diffusion SDXL refiner｜LiblibAI。
vae下载链接࿰在中国缺失c;需要的网盘自取（二选一）：

夸克网盘：链接：https://pan.quark.cn/s/78ef35832fb3 提取码：PpVL。

百度网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1bkayNU9yI1vn4pIQlejaqpwd=mfhi 提取码：mfhi。
还有一个非常推荐的插件需要下载：refienr插件。
使用SDXL模型需要在base模型和refiner模型之间来回切换󿀌这个插件可以节省你在base和refiner模型之间来回切换的时间。启用后，将自动提炼步骤，不需要在图生图中切换refienr模型。
下载链接：

GitHub - wcde/sd-webui-refiner: Webui Extension for integration refiner in generation process。

将上述网站复制到webui/扩展/从网站安装/扩展的git仓库网站，点击安装即可。
5.Stable Diffusion 使用XL模型。

根据官方文件中的建议，使用base模型输出文生图，使用refiner模型对输出图进行精炼，为了获得更好的图片效果。
现在我们开始操作#xff00c;选择左上角的base模型，vae选择“无”或“无”SDXL_VAE”。

写提示词的时候和其他大模型只有一点区别，就是可以根据模型作者的建议，用更短的自然语言来描述，并且可以用风格提示词来描述画面风格。

最小分辨率为1024乘1024分辨率，根据您的计算机配置，采样部署可以适当改进，一般使用20到50步󿀌DPM+采样方法建议采用采样方法;+2M karrass或其他DPM++采样器。

点击refiner插件启用#xff0c;根据您的计算机配置，将精炼步骤调整到10到20。然后直接点击生成。

当然，如果您对使用base模型输出的图片结果感到满意，不能使用refienr模型进行精炼。
6.SDXL模型在线使用。
如果你想在线使用sdxl，有三种方法，
一是在国内liblibai上体验，与本地部署的sd没有太大区别，每天至少有100次免费生成的机会。
#xfff1a;https://www.liblibai.com/。
第二个是Stability 生成人工智能公司推出的clipdrop，每天免费400张图像󿀌虽然需要排队，但出图快20秒左右就能输出4张。
sdxlipdrop体验#xff1a;https://clipdrop.co/stable-diffusion。

第三，dreamstudio，有一定的免费额度，使用后，需要按生成的数量付费购买。

dreamstudio网站：https://beta.dreamstudio.ai/generate。

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