当前位置: 首页 > article >正文

Stable Diffusion绘画 | SDXL模型的优缺点及模型推荐

现在 SD 已经开始全面进入 SDXL 的高分辨率时代。

SDXL 模型的优点

  • 学习参数最多的模型:参数总量超过100亿,可对标 Midjourney
  • 分辨率提升4倍:底模分辨率直接为 1024 x 1024
  • 多出 Refiner 采样重构器:能增加更多的细节
  • 更强的提示词理解能力:更能听懂人话,无需输入高精度前缀词,输入更少的提示词

SDXL 模型的缺点

  • 与旧 LoRA 不通用:必须与 SDXL 训练的 LoRA 搭配使用
  • 对显卡要求更高:必须配备 8GB 以上的显卡,才能有更好的使用体验
  • SDXL 占用硬盘空间更多:大模型容量基本在 6GB 以上

SDXL 模型推荐

CounterfeitXL:https://civitai.com/models/118406/counterfeitxl

能生成细节度满满的二次元卡通效果图片

SDXL_Niji_Seven:https://civitai.com/models/120765?modelVersionId=662395

通用大模型,基本所有平面,2.5D 动漫风格都能驾驭

[SDXL] RongHua | 容华 | 国风大模型:https://civitai.com/models/125634?modelVersionId=471038

服装、道具、化妆都经过优化的国风模型

今天先分享到这里~


开启实践:SD绘画 | 为你所做的学习过滤


http://www.kler.cn/a/326039.html

相关文章:

  • Thrift与NestJS:构建高性能分布式系统的实战指南
  • 鸿蒙实现 web 传值
  • 【QT】解决生成的exe文件出现“无法定位程序入口”或“找不到xxx.dll”的问题
  • 储能技术中锂离子电池的优势和劣势
  • 蓝桥杯介绍
  • LeetCode题解:18.四数之和【Python题解超详细】,三数之和 vs. 四数之和
  • golang学习笔记13-函数(二):init函数,匿名函数,闭包,defer
  • 第L2周:机器学习|线性回归模型 LinearRegression:2. 多元线性回归模型
  • Vulhub zico 2靶机详解
  • GS-SLAM论文阅读笔记--MM3DGS SLAM
  • A Learning-Based Approach to Static Program Slicing —— 论文笔记
  • 【Git原理与使用】分支管理
  • C++可见性
  • 关于武汉芯景科技有限公司的IIC电平转换芯片XJ9509开发指南(兼容PCa9509)
  • Matlab实现麻雀优化算法优化回声状态网络模型 (SSA-ESN)(附源码)
  • linux环境oracle11.2.0.4打补丁(p31537677_112040_Linux-x86-64.zip)
  • [M贪心] lc2207. 字符串中最多数目的子序列(模拟+贪心+一次遍历+代码细节+思维)
  • 无人机避障—— 激光雷达定高北醒TF03-UART(二)
  • 【基础算法总结】分治--快排+归并
  • YOLOv8改进,YOLOv8改进损失函数采用Powerful-IoU(2024年最新IOU),助力涨点
  • 【YOLOv10改进[SPPF]】使用 SPPFCSPC替换SPPF模块 + 含全部代码和详细修改方式
  • Linux内核 -- 读写文件系统文件之kernel_read与kernel_write
  • APISIX 联动雷池 WAF 实现 Web 安全防护
  • VLAN Bond 堆叠
  • 苍穹外卖学习笔记(十三)
  • TikTok Shop成印尼第二大电商平台,TikTok怎么快速涨粉?