【更新PT】VAE kl-f8-anime v1-v2 SD绘图美化模型

【更新PT】VAE kl-f8-anime v1-v2 SD绘图美化模型

【更新PT】VAE kl-f8-anime v1-v2 SD绘图美化模型_Qpipi
【更新PT】VAE kl-f8-anime v1-v2 SD绘图美化模型
此内容为免费资源,请登录后查看
0积分
网盘密匙:Qpipi2023
允许图像商用
不允许出售模型
不允许生成图像服务费
许可证:CreativeML Open RAIL++-M
🎀包含版本🆕kl-f8-anime2、kl-f8-anime2_PT、kl-f8-anime、config配置、pruner
⚠️注意任选一个新版本即可,安装方法请看文章内介绍
🔑授权许可🆓
免费资源

kl-f8-anime v2 模型进行了大量动漫画风训练,非常适合Stable Diffusion在动漫、二次元绘图时进行优化,让画面更加生动。出品自Stability AI

使用方法

将模型文件放入你的 stable-diffusion-webui/models/VAE 目录里

重新启动stable-diffusion-webui会自动加载!

如果模型有多个版本,只要选其中一个版本即可,一般推荐最新版。

改进的自动编码器

利用这些权重旨在与原始的 CompVis 稳定扩散代码库一起使用。如果您正在寻找与扩散器库一起使用🧨的模型,请到这里。

解码器微调

我们发布了两个kl-f8自动编码器版本,从原始的kl-f8自动编码器以LAION-Aesthetics和LAION-Humans的1:1比例进行了微调,这是一个未发布的子集,仅包含人类的SFW图像。

目的是微调稳定扩散训练集(自动编码器最初是在OpenImages上训练的),但也用人类图像丰富数据集,以改善面部重建。

第一个是ft-EMA,从原来的检查站恢复,训练313198步骤并使用EMA权重。

它使用与原始检查点相同的损耗配置(L1 + LPIPS)。 第二个是ft-MSE,从ft-EMA恢复并使用EMA权重,并使用不同的损失训练另外280k步,更加强调 MSE重建(MSE + 0.1 * LPIPS)。

它产生一些“更平滑”的输出。两个版本的批量大小均为 192(16 个 A100,每个 GPU 的批量大小为 12)。

为了保持与现有模型的兼容性,仅对解码器部分进行了微调;检查点可以用作现有自动编码器的直接替代品。

安装说明

下载SD绘图工具

希望你喜欢使用这个AI模型,就像我们创造它一样!如果您有任何问题或建议,请在Qpipi社区分享。

使用Qpipi读图提示功能,获取图片TAG Prompt提示

Stable Diffusion AI绘图软件常见问题解答

开箱即用!ComfyUI:强大、模块化的 Stable Diffusion 操作界面和后端

强大的开源AI绘图工具Stable Diffusion Webui最全本地安装指南

Stable Diffusion一键安装懒人包新版,Easy Diffusion支持Windows、Mac绿色安装包

找不到你想要的AI绘画模型下载?请在SD社区或者评论留言告诉我们!

🎨享受精美的AI绘图乐趣!

© 版权声明
THE END
喜欢就支持一下吧!
点赞9 分享
评论 共1条

请登录后发表评论