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Stable Diffusion AI算圖使用手冊(6-1):SDXL 1.0正式版安裝教學

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隨著SDXL 1.0 AI圖像生成模型的發表,本系列教學所使用的Stable Diffusion AI WebUI也在更新到1.5版之後支援新模型,能夠帶來更理想的圖像品質。Ac4b198c9a6403fcff6af57d231fd107

隨著SDXL 1.0 AI圖像生成模型的發表,本系列教學所使用的Stable Diffusion AI WebUI也在更新到1.5版之後支援新模型,能夠帶來更理想的圖像品質。

系統需求與注意事項

SDXL 1.0模型與先前SD 1.5系列模型最大的差異,就是具有更大量的參數,有利於生成品質更細膩、真實的圖像。不過隨著模型的量體增大,執行SDXL 1.0所需要的顯示記憶體也隨之增高,根據Stability AI開發團隊的說明,需要搭在12GB以上顯示記憶體的顯示卡才能順利執行。

不過根據筆者實際測試,搭配參數設定的情況下(後詳),顯示記憶體容量達8GB即可完成解析度為1024 x 1024的圖像生成,但無法完成利用細化器(Refiner)之進行細化,而10GB的容量則可完成圖像生成與最佳化。

另一方面,SDXL 1.0模型並不相容於以SD 1.5系列模型為基礎的LoRA小模型,而且目前社群中以SDXL 1.0模型為基礎訓練的各種Checkpoint模型也還不是很普及,所以當下「實用」的資源還不是很多。

筆者也隨手測試了SDXL 1.0模型並搭配細化器的圖像生成效果,品質與SD 1.5模型相比的確有相當明顯的提升。

測試圖像使用之提示詞:
(1girl is a DJ and drop the beat in Rave Party), neon, headphone, crowd,
(nice hands, perfect hands), wearing sexy dress, off shoulder, (studio lighting), face highlight, beautiful face, beautiful eyes, big eyes, grin,

使用SD 1.5模型生成的圖像,原生解析度只有512 x 512。若放大到1024 x 1024,畫面中的人物就容易產生嚴重變形。

SDXL 1.0模型則能輕鬆生成原生解析度達1024 x 1024的圖像,且品質明顯提升。

SDXL 1.0模型並搭配細化器對圖像進行最佳化處理,可以看到品質進一步提升,人物五官與光影等細節表現更理想。

SDXL 1.0安裝說明

對於已經安裝Stable Diffusion WebUI的讀者而言,雖然能透過更新的方式取得支援SDXL 1.0的版本,但為了避免在新版本遇到Bug而影響到舊有功能,所以筆者建議重新安裝SDXL 1.0專用的虛擬環境(venv),若有需要使用舊版功能,則直接啟動舊有虛擬環境即可,2組環境彼此不互相影響。

安裝流程
1. 建立新的SDXL 1.0專用的虛擬環境
2. 安裝模型、細化器、VAE
3. 設定快顯選單
4. (若遇到問題)進行額外參數設定

假設讀者已經參考先前2-1章節的說明,安裝了Git、Python 3.10、Miniconda等必須軟體,建議建立1組新的資料夾(例如命名為SDXL,建議完整路徑皆僅使用英文),進入該資料夾後在該資料夾內點擊滑鼠右鍵並選擇「Git Bash Here」,接著在跳出的視窗輸入

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

就能下載最新版Stable Diffusion WebUI。

如果讀者決定仍要更新現有Stable Diffusion WebUI而不進行全新安裝,則進入先前安裝位置的資料夾,並在Git Bash視窗並輸入

git pull

即可更新程式。

接下來讀者需要下載SDXL 1.0模型、細化器、VAE等檔案,並放置於對應資料夾

相關檔案下載
SDXL 1.0模型下載點:https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/blob/main/sd_xl_base_1.0.safetensors
細化器模型下載點:https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/blob/main/sd_xl_refiner_1.0.safetensors
SDXL 1.0與細化器模型安裝位置:<安裝路徑>\ stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\SDXL_V1.0\
VAE模型下載點:https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-vae/blob/main/sdxl_vae.safetensors
VAE安裝位置:<安裝路徑>\ stable-diffusion-webui\models\VAE

如果讀者使用的顯示卡之顯示記憶體容量低於12GB,則建議參考2-1章節編寫「RunSD.bat」的部分,在set COMMANDLINE_ARGS參數部分加入下列文字

--medvram

至於遇到不支援Float16資料格式的問題的話,則需加入下列2段文字

--no-half --disable-nan-check

 

完整RunSD.bat檔案內容參考
@echo off
set PYTHON=
set GIT=
set VENV_DIR=
set COMMANDLINE_ARGS=--medvram --no-half --disable-nan-check --xformers --enable-insecure-extension-acces

call webui.bat

之後只需跟著2-1章節的方式啟動新安裝的Stable Diffusion WebUI,就可以開始使用SDXL 1.0,但是為了增加選擇VAE的方便,這邊建議修改設定,以開啟VAE快捷選單,方便切換VAE。(筆者將一併開起CLIP快捷選單)

讀者需先進入Setting頁面並點選Show all pages,接著透過搜尋(Ctrl + F)Quicksettings list,並在欄位中填入

sd_model_checkpoing,CLIP_stop_at_last_lauers,sd_vae

等3個項目,最後回到頁面頂端點選Apply settings後,重新啟動Stable Diffusion WebUI即可。

SDXL 1.0與細化器模型下後建議放在 <安裝路徑>\ stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion\SDXL_V1.0\ 資料夾內。

VAE則放在 <安裝路徑>\ stable-diffusion-webui\models\VAE資料夾內。

將SDXL 1.0與細化器模型放在SDXL_V1.0資料夾的好處,是可以在選單中進行分類。

如果顯示記體容量不足,執行時會出現「not enough memory」錯誤訊息。

如果遇到資料格式相容問題,則會出現「your video card does not support half type」錯誤訊息。

這時候需編輯RunSD.bat檔案,並在set COMMANDLINE_ARGS參數部分加入紅線標示的「--medvram --no-half --disable-nan-check」等參數。

VAE快捷選單的設定方式為進入Setting頁面並點選Show all pages。

接著透過搜尋(Ctrl + F)Quicksettings list,並在欄位中填入…「sd_model_checkpoing,CLIP_stop_at_last_lauers,sd_vae」。

需要注意的是,填寫過程中欄位會出現自動完成的選項,這時請點選對應的選項。完成後最後回到頁面頂端點選Apply settings後,重新啟動Stable Diffusion WebUI。

重新啟動後就會出現VAE快捷選單。

在安裝完SDXL 1.0之後,筆者將在下篇文章中說明SDXL 1.0與細化器的使用方式。

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