#小众软件NVIDIA 提供了一个免费测试 Stable Diffusion XL 服务，让 AI 帮你绘画

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基于Stable Diffusion XL的免费的离线文本图像生成软件

基于Stable Diffusion XL的免费的离线文本图像生成软件 Fooocus 包含并自动化了许多内部优化和质量改进。用户可以忘记所有那些困难的技术参数，只享受人与计算机之间的交互，“探索新的思维媒介，扩展人类的想象力”。 Fooocus 简化了安装。在按下“下载”和生成第一张图像之间，所需的鼠标点击次数严格限制在 3 次以内。最低 GPU 内存要求为 4GB (Nvidia)。 | #工具

使用Stable Diffusion XL 创建神奇的 ：“颠倒画”

使用Stable Diffusion XL 创建神奇的 ：“颠倒画” 博主 研究出使用SDXL制作出一种“颠倒图像”，这种图像正着看是一幅画，将它颠倒过来又是另一幅画。 他公布了代码，你也可以试试创作这种“颠倒画”。|

【好文推荐】《优化 Stable Diffusion XL 的终极指南》

【好文推荐】《优化 Stable Diffusion XL 的终极指南》 详细介绍和测试了 SDXL 的模型优化方式，可以让 SDXL 在低显存显卡上稳定运行。同时大幅提高生成速度降低图像质量的损失。 推荐有部署和优化 SDXL 需求的朋友收藏阅读，写的真的很好。 详细介绍- 该文详细介绍了如何优化Stable Diffusion XL (SDXL)以在任何显卡上获得最佳质量和性能。文章的核心目标是通过不同的优化技术，使SDXL能够在仅使用6GB内存的情况下生成图像，从而允许使用低端显卡。 作者使用Hugging Face的diffusers库进行脚本编写和开发，旨在让读者了解和应用这些优化技术，以便在各种应用中，如Automatic1111的Stable Diffusion web UI或特别是ComfyUI中，充分利用它们。 测试使用RunPod平台在Secure Cloud上生成了一个搭载RTX 3090显卡的GPU Pod进行。文章比较了不同优化技术的性能，包括感知图像质量、生成每张图像所需时间、以及使用的最大内存量。 优化技术包括CUDA和PyTorch版本选择、注意力机制优化、FP16、TF32、以及多种管道优化技术，如模型CPU卸载、批处理处理、Stable Fast、DeepCache和TensorRT。 文章的结论部分提供了一个表格，总结了所有测试的结果，并提供了在寻求质量、速度或在内存限制下运行推理过程时的建议。 例如，FP16优化通过使用半精度浮点格式显著降低了内存使用量并提高了计算速度，而Stable Fast项目通过运行时优化显著提高了推理速度。DeepCache通过使用缓存系统在保持较小的内存使用增加的同时，大幅减少了推理时间，但可能会略微降低图像质量。 总的来说，这篇文章为那些希望在不同硬件配置下优化Stable Diffusion XL性能的开发者提供了一份详尽的指南，展示了通过各种优化技术实现性能提升的可能性。 文章地址：

RT 归藏Stable Diffusion最新的模型 Stable Diffusion XL正式开放使用了。我也对其做了详细的测

RT 归藏 Stable Diffusion最新的模型 Stable Diffusion XL正式开放使用了。我也对其做了详细的测试。 这次没有在Stability AI自己的平台上而是在他们收购的clipdrop平台上，可能也觉得自己没有做产品的基因把，之前的体验真是一言难尽。这个模型的参数是SD2.1的2.5倍，完整模型是几乎不能在消费级设备上跑的。…