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开源社区对Stable Cascade的支持非常迅速,不过现在使用Stable Cascade的成本还是有些高的,起码需要 12G 显存。 同时 Comfyui 官方会在本周六前支持Stable Cascade。 这里有其他人的测试图片,还有Stable Cascade的各种使用渠道。 一个使用Stable Cascade的ComfyUI 插件: 一个只需要 12G 显存就能运行Stable Cascade的 ComfyUI 插件: 一个 A1111 Web UI 上运行Stable Cascade的插件:

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ComfyUI官方已经支持了Stable Cascade的使用,试了一下没有感觉效果比SDXL好,可能得等微调了。 下面链接有官方的工作流下载,我的4070Ti一张1024图片的生成时间是7秒,还可以。 部分插件可能会导致Stable Cascade工作流报错,如果报错的话可以暂时把所有插件备份,然后删掉尝试。 使用方式:

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[实践] Comfyui 官方又对 Stable Cascade进行了更新,原来需要下载 7 个模型现在开源社区将其整合为了两个,只需要选择 C 阶段和 B 阶段的模型文件就行。 同时Comfyui官方还放出了多种Stable Cascade玩法的示例工作流,包括文生图、图生图、图片融合。这次更新之后用合并的模型生成图片质量和美观度上都很不错,我都是直接用的 Midjourney的提示词。 就是还有个问题,生成的图片都有伪影,这个比较离谱,非常影响画面效果。希望过段时间可以修复一下。 工作流及模型下载:

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已经有人发布了第一个基于Stable Cascade微调的模型HelloWorld SC 1B。 看起来效果不错,不过还是没有比 SDXL 好太多目前微调 SC 模型的成本也很高。 这个模型总共使用了740张真实的训练图像,涵盖肖像、科幻等主题。所有图像均使用我们的开源 GPT4V 标记器进行标记。 使用的显卡是一张 48G VRAM RTX6000ada。总训练时间为3.5小时。上述参数在训练时会占用约45G的显存。 下面是一些作者的图片示例,这里下载模型:

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【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:

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开源社区终于有一个好的视频转绘项目了! 还提供了 Colab 笔记,直接运行就可以,不需要摆弄麻烦的 Comfyui 流程和一堆模型了。 Diffutoon 能够以动漫风格渲染出细节丰富、高分辨率和长时间的视频。它还可以通过一个附加模块根据提示编辑内容。 项目地址,里面有 Colab 笔记可以直接运行: Invalid media:

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终于有人干这个了,之前很多在 Comfyui 中的 LLM 都得单独配置,一个插件一个玩法。 Comfyui-ollama 这个插件可以直接使用 Ollama 中的 LLM。 你可以使用带视觉能力的模型生成图片描述,也可以自定义提示词对你的图像提示进行润色生成。 插件地址:

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