前言

七夕特別教程，快來使用SDXL畫出一個女朋友吧！

0、介紹

0-0、結(jié)果展示

0-1、Stable Diffusion

Stable Diffusion是一種基于潛在擴散模型（Latent Diffusion Models，簡稱LDM）的模型，它最近在各個平臺上都引起了廣泛的關(guān)注，因為其在文本到圖像（text2img）或圖像到圖像（img2img）的應(yīng)用中都展示出了非常驚艷的效果。

• Stable Diffusion的整體框架包含訓(xùn)練和采樣兩個階段。在訓(xùn)練階段，使用AutoEncoderKL自編碼器將圖像從像素空間映射到潛在空間，學(xué)習(xí)圖像的隱式表達(dá)。
• Stable Diffusion的重要組成模塊包括DDPM、DDIM、PLMS算法等。這些算法都是用于模型的訓(xùn)練和生成過程。
• Stable Diffusion的另一個重要組成部分是變分自動編碼器（Variational Autoencoder，簡稱VAE）。VAE是一種用于學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的低維隱式表達(dá)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它可以用于生成新的數(shù)據(jù)樣本，如圖像或文本。

總的來說，Stable Diffusion是一種強大的模型，它可以生成高質(zhì)量的圖像，對于不同的任務(wù)有很好的適應(yīng)性。例如，它可以用于將文本描述轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的圖像，也可以用于圖像的風(fēng)格轉(zhuǎn)換等任務(wù)

以下為官網(wǎng)截圖：

0-2、sdxl介紹

官方界面如下所示：

SDXL和之前的版本一樣也是基于latent diffusion架構(gòu)，對于latent diffusion，首先會采用一個autoencoder模型來圖像壓縮為latent，然后擴散模型用來生成latent，生成的latent可以通過autoencoder的decoder來重建出圖像。SDXL整體模型結(jié)構(gòu)如下圖所示：

相比之前SD版本，Stable Diffusion XL是一個二階段的級聯(lián)擴散模型，包括Base模型和Refiner模型。其中Base模型的主要工作和Stable Diffusion一致，具備文生圖，圖生圖，圖像inpainting等能力。在Base模型之后，級聯(lián)了Refiner模型，對Base模型生成的圖像Latent特征進(jìn)行精細(xì)化，其本質(zhì)上是在做圖生圖的工作。
相比SD1.x和SD2.x，SDXL使用了更大的backbone，下圖展示了三者結(jié)構(gòu)和參數(shù)量上的對比，SDXL的參數(shù)量大約為之前版本的SD的3倍

總之一句話： 相比于之前發(fā)布的各種版本的Stable Diffusion，sdxl更大、更強！

一、云端部署Stable Diffusion

1-1、云端平臺的優(yōu)勢

云端部署Stable Diffusion煉圖成為解決方案。相較于本地?zé)捘Ｐ停贫瞬渴餝table Diffusion煉圖有諸多優(yōu)勢：

• 國內(nèi)訪問無障礙
  云端平臺可以提供國內(nèi)訪問無障礙的環(huán)境，讓你無需擔(dān)心訪問限制的問題。

• 不需要自己買顯卡
  可使用云端的3090、A100顯卡，云端平臺提供多種顯卡供你選擇，包括強大的3090和A100顯卡，讓你不再為顯卡的配置而煩惱。

• Stable Diffusion一鍵部署
  云服務(wù)中自帶部分底模/LoRA，云端平臺已經(jīng)為你準(zhǔn)備好了Stable Diffusion一鍵部署的環(huán)境，你可以直接使用，而且平臺中自帶一些底模和LoRA，省去了自己上傳的麻煩。

• 價格低廉，支持多人使用
  云端部署Stable Diffusion的價格相對較低，而且服務(wù)開啟后，可以在任意電腦遠(yuǎn)程操作畫圖，支持多人使用。

在使用云端平臺訓(xùn)練繪畫模型之前，用戶需要根據(jù)自己的需求選擇合適的平臺。我們需要考慮計算資源、支持的框架、費用與預(yù)算等等因素，今天帶大家使用最低的成本體驗一下云端煉圖，以在攬睿星舟-GPU算力平臺為例。：

二、平臺介紹

基于隱私安全計算的攬睿星舟AI服務(wù)平臺旨在提供人工智能發(fā)展中的數(shù)據(jù)全價值周期中的AI生態(tài)系統(tǒng)，為AI中小企業(yè)發(fā)展提供了降本增效的新解法。平臺整合多方資源，撮合和對接各類AI供需，賦能長尾AI應(yīng)用場景。實現(xiàn)包括市場需求、場景對接、技術(shù)協(xié)作、數(shù)據(jù)共享等方面真正意義上的人工智能開放生態(tài)。除此之外，攬睿星舟引入眾多第三方合作伙伴提供各類AI工具，將需求、供應(yīng)、數(shù)據(jù)、算力等資源匯聚在一起，實現(xiàn)自助式AI供需對接，促成AI提供方和AI需求方互補合作，形成雙贏局面。而對于開發(fā)者而言，攬睿星舟則具備提供豐富的GPU卡、開箱即用的開發(fā)環(huán)境、大容量、高可用的分布式文件系統(tǒng)、開放的鏡像生態(tài)等平臺優(yōu)勢，極大提高開發(fā)迭代速度并降低了運維成本。

此前，攬睿星舟平臺上已有多家AIGC企業(yè)入駐，并通過平臺能力實現(xiàn)了快速開發(fā)與變現(xiàn)：

• 性能提升——為企業(yè)提供百卡級別RDMA訓(xùn)練，百卡級別3090推理，攬睿星舟團(tuán)隊幫助進(jìn)行算子優(yōu)化

• 成本降低——將已經(jīng)訓(xùn)練好的模型，通過平臺高效的彈性推理服務(wù)進(jìn)行變現(xiàn)并控制成本

• 技術(shù)創(chuàng)新——結(jié)合開源的Stable Diffusion進(jìn)行二次創(chuàng)作

三、注冊賬號并且開始煉制

3-1、購買算力并創(chuàng)建工作空間

新用戶在這個GPU算力平臺上將獲得兩個小時的免費使用時間，可以選擇強大的3090型號的顯卡進(jìn)行訓(xùn)練。這款顯卡性能卓越，能夠極大地加速模型的訓(xùn)練過程，讓你在有限時間內(nèi)獲得更好的結(jié)果。

在開始訓(xùn)練前，

• 你可以從平臺提供的豐富鏡像庫中選擇公有鏡像-others-sd-trainer-1.1.0
• 此外，除了顯卡的選擇和鏡像的設(shè)定，其他設(shè)置都是默認(rèn)的，這樣你就不需要過多擔(dān)心配置的問題，可以專注于模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。

3-2、啟動工作空間

點擊啟動你的訓(xùn)練任務(wù)，稍等幾分鐘，你就能輕松地進(jìn)入訓(xùn)練環(huán)境。這個過程非常簡單，只需要幾個簡單的步驟，你就可以開始你的AI之旅：

• 如果在啟動過程中遇到網(wǎng)絡(luò)問題，不要著急，你可以先嘗試調(diào)試網(wǎng)絡(luò)連接，然后選擇重新啟動。不用擔(dān)心，這個過程不會對你的費用造成任何損失。平臺會為你提供免費的重新啟動機會，確保你能夠順利開始你的訓(xùn)練任務(wù)。
• 在進(jìn)入訓(xùn)練環(huán)境后，你可以根據(jù)個人習(xí)慣和喜好選擇適合自己的集成開發(fā)環(huán)境（IDE）。在這里，我選擇使用VS Code，因為它是一款強大而靈活的IDE，擁有豐富的插件和擴展功能，可以滿足各種編程需求。
  
  

3-3、應(yīng)用市場一鍵安裝

除了上述方法，也可以選擇在應(yīng)用市場一鍵安裝，這樣大大省去了自行搭建的步驟：

• 在我的應(yīng)用里點擊Stable-Diffusion
• 選擇新建實例
• 選擇web3.0，這里默認(rèn)使用3090，為1.9/h，點擊創(chuàng)建實例。（當(dāng)前有活動，1.46/h，這還不沖？）
• 點擊地址，即可進(jìn)行體驗。
  

3-4、使用Stable-Diffusion作圖

打開網(wǎng)址后的界面如下：我們可以看到左上角有許多可供選擇的模型

四、有女朋友的——使用sdxl來進(jìn)行圖生圖教程（以封神榜妲己為例）

4-1、操作流程

步驟1：依據(jù)上邊步驟3-1購買完算力之后，選擇配置頁面參數(shù)配置。根據(jù)下圖完成配置之后選擇創(chuàng)建實例（七夕算力特價?。?br>參數(shù)：

運行環(huán)境鏡像： 公有鏡像-others-sd-webui-3.0-V2
數(shù)據(jù)集： sd-base
預(yù)訓(xùn)練模型： sdxl-models

步驟二： 創(chuàng)建完成后等待幾分鐘讓云端系統(tǒng)啟動，選擇VS Code啟動


步驟三：選擇Terminal——New Terminal，之后下方出現(xiàn)命令欄，命令窗口輸入命令

bash /app/start.sh --skip-prepare-environment

步驟四：等待加載完畢后，我們到工作空間，選擇“更多—復(fù)制調(diào)試地址”，在瀏覽器粘貼地址，進(jìn)入到sd的主界面

4-2、以封神榜妲己為例

原圖如下圖所示：

步驟一：左上角模型選擇sdxl_base,選擇圖生圖模式，上傳原圖。

步驟二：設(shè)置參數(shù)

模型選擇：sdxl_base
步數(shù)：20（看個人的機器配置，配置好的情況下可以加大采樣步數(shù)）
寬度&高度: 10241024 （sdxl的訓(xùn)練數(shù)據(jù)為這個尺寸，最好選擇10241024）
采樣器：Euler 2 （采樣器可以多多去嘗試）
CFG：7

步驟三：有關(guān)于重繪強度，下圖是重繪強度從0.1到0.6分別的圖片展示。由圖可知，重繪比例較小時，只有臉部發(fā)生細(xì)微變化，姿勢基本維持原狀，但是隨著重繪強度的增大。臉部、衣服會慢慢發(fā)生變化，當(dāng)重繪強度達(dá)到0.6時，姿勢已經(jīng)開始發(fā)生變化。 可以去試著調(diào)大一下重繪強度來生成完全不一樣的妲己噢！

五、沒有女朋友的——使用sdxl來生成一個女朋友

正向Prompt：圖片的描述內(nèi)容

realistic, photorealistic, masterpiece, best quality, dark shot, (photo of portrait:1.2), cowbody shot,1girl, solo, smile, looking at viewer, long black hair, ([:see-through:4]:1.2) (colorful:1.2) cns_dress, (floral print:1.2), standing by a river, dynamic pose, (shanghai:1.2), water, colorful cloud, incredible beautiful sky, netural lighting, dynamic Angle, neon, bokeh, Chiaroscuro,

反向Prompt：不希望圖片中出現(xiàn)的內(nèi)容

(deformed iris, deformed pupils, semi-realistic, cgi, 3d, render, sketch, cartoon, drawing, anime:1.4), text, cropped, out of frame, (worst quality, low quality:2), jpeg artifacts, ugly, duplicate, morbid, mutilated, extra fingers, mutated hands, poorly drawn hands, poorly drawn face, mutation, deformed, blurry, dehydrated, bad anatomy, bad proportions, extra limbs, cloned face, disfigured, gross proportions, malformed limbs, missing arms, missing legs, extra arms, extra legs, fused fingers, too many fingers, long neck,
(tree,wood:1.2), (stone:1.2), (green,black,white:1.4), (sandals:1.4),

參數(shù)：

模型選擇：選擇sd_xl_base
步數(shù)：28， 數(shù)值越大質(zhì)量越好，但是同樣的時間也越長。
寬度&高度: 1024*1024
采樣器：DPM2，推薦選擇 Euler a 或 DPM++ 系列，采樣速度快，效果不一定好噢，要多次進(jìn)行嘗試。
CFG：7， 提示詞的相關(guān)性，數(shù)值越大越相關(guān)，一般設(shè)置7—10之間。

其他參數(shù)

面部修復(fù)：臉部、手部最容易發(fā)生一些鬼畜，點擊面部修復(fù)可以幫助修復(fù)臉部
高清修復(fù)：高清修復(fù)，增大圖片像素。
生成批次： 圖片生成的數(shù)量（這個值注意不要設(shè)置太大噢，容易崩掉卡住，設(shè)置為10-30之間，看個人機器配置）

五、結(jié)尾彩蛋

總結(jié)：折騰的時間比我想象的長，但比起自己部署整個環(huán)境，云端訓(xùn)練的優(yōu)勢還是顯而易見的。如果你想練練手，不妨可以試試先薅個2小時羊毛注冊鏈接，最近七夕還有優(yōu)惠活動，大家快去試試吧！

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								 相當(dāng)于只要1.46/時

文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-680804.html

到了這里，關(guān)于【AI繪畫--七夕篇】：七夕特別教程，使用SDXL繪制你的心上人（Stable Diffusion）（封神榜—妲己）的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！