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什么是sdxl stable diffusion xl?

在Stability AI于六月份发布的SDXL 0.9版本仅限于研究用途之后，今天起，他们将推出全新的SDXL 1.0版本，并通过Stability AI的API向开发者开放。现在，普通用户也能够通过消费级应用Clipdrop和DreamStudio来访问SDXL 1.0开源模型。

Github(源码下载)：
https://github.com/Stability-AI/generative-models

在线体验
Clipdrop：https://clipdrop.co/stable-diffusion
DreamStudio：https://dreamstudio.ai/generate
Stability AI Platform：https://platform.stability.ai/

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Stable Diffusion XL 1.0可以通过文本直接生成风景、肖像、动物、物品等多种类型图片，与之前相比更快、更稳定，自由可控。

sdxl怎么样?

SDXL 1.0 改进了传统的文本到图像生成模型，通过使用深度学习技术和大量图像数据进行训练，使其能够生成更加真实、清晰和细节丰富的图像。

在 SDXL 1.0 版本发布之前，Stability AI 在六月份推出的 SDXL 0.9 仅作研究用途。但从今天起，SDXL 1.0 将通过 Stability AI 的 API 开源开放给开发者，普通人也可以通过消费级应用 Clipdrop 和 DreamStudio 访问。

此外，鉴于与亚马逊的密切合作关系，SDXL 1.0 已经登陆亚马逊云科技的基础模型托管服务 Amazon Bedrock，而且还会登陆 Amazon SageMaker JumpStart。

相比于之前的版本，SDXL 1.0 在图像生成的质量上有了巨大的提升。它能够根据输入的文本描述生成高质量的图像，包括自然风景、人物、动物等等。无论是一个简单的描述还是一段复杂的故事，SDXL 1.0 都能够理解并转化为惊艳的图像。

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与此同时，SDXL 1.0 还具备了更快的生成速度和更高的稳定性。通过优化算法和硬件设备的配合，SDXL 1.0 能够在短时间内生成高质量的图像，提高开发者的效率和用户的体验。

在实际应用中，SDXL 1.0 可以被广泛应用于广告、设计、游戏、虚拟现实等领域。开发者们可以利用 SDXL 1.0 创建逼真的场景和角色，为用户带来更加身临其境的视觉体验。同时，SDXL 1.0 还可以用于图像修复、图像增强等领域，帮助用户提升图像质量和表现力。

作为一家专注于 AI 技术研究的初创公司，Stability AI 始终致力于推动人工智能技术的发展和创新。SDXL 1.0 的推出是 Stability AI 团队不懈努力的结果，也代表了他们在图像生成领域的领先地位。

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总之，Stable Diffusion XL 1.0 带给用户不一样的色彩体验。它不仅是当前图像生成领域最好的开源模型，还能够通过生成高质量、惊艳的图像满足用户的各种需求。Stability AI 的团队将继续努力，为用户提供更多高质量的 AI 解决方案，并推动 AI 技术在各个领域的

Stable Diffusion XL核心基础内容

与Stable DiffusionV1-v2相比，Stable Diffusion XL主要做了如下的优化：

对Stable Diffusion原先的U-Net，VAE，CLIP Text Encoder三大件都做了改进。
增加一个单独的基于Latent的Refiner模型，来提升图像的精细化程度。
设计了很多训练Tricks，包括图像尺寸条件化策略，图像裁剪参数条件化以及多尺度训练等。
先发布Stable Diffusion XL 0.9测试版本，基于用户使用体验和生成图片的情况，针对性增加数据集和使用RLHF技术优化迭代推出Stable Diffusion XL 1.0正式版。

整体架构初识

Stable Diffusion XL是一个二阶段的级联扩散模型，包括Base模型和Refiner模型。其中Base模型的主要工作和Stable Diffusion一致，具备文生图，图生图，图像inpainting等能力。在Base模型之后，级联了Refiner模型，对Base模型生成的图像Latent特征进行精细化，其本质上是在做图生图的工作。

Base模型由U-Net，VAE，CLIP Text Encoder（两个）三个模块组成，在FP16精度下Base模型大小6.94G（FP32：13.88G），其中U-Net大小5.14G，VAE模型大小167M以及两个CLIP Text Encoder一大一小分别是1.39G和246M。

Refiner模型同样由U-Net，VAE，CLIP Text Encoder（一个）三个模块组成，在FP16精度下Refiner模型大小6.08G，其中U-Net大小4.52G，VAE模型大小167M（与Base模型共用）以及CLIP Text Encoder模型大小1.39G（与Base模型共用）。

可以看到，Stable Diffusion XL无论是对整体工作流还是对不同模块（U-Net，VAE，CLIP Text Encoder）都做了大幅的改进，能够在1024×1024分辨率上从容生成图片。同时这些改进无论是对生成式模型还是判别式模型，都有非常大的迁移应用价值。

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比起Stable Diffusion，Stable Diffusion XL的参数量增加到了101亿（Base模型35亿+Refiner模型66亿），并且先后发布了模型结构完全相同的0.9和1.0两个版本。Stable Diffusion XL 1.0使用更多训练集+RLHF来优化生成图像的色彩，对比度，光线以及阴影方面，使得生成图像的构图比0.9版本更加鲜明准确。Rocky相信过不了多久，以Stable Diffusion XL 1.0版本为基础的AI绘画以及AI视频生态将会持续繁荣。

Stable Diffusion XL 1.0主要新功能

稳定扩散 XL 1.0（Stable Diffusion XL 1.0）作为AI生成图像的重要里程碑，引入了许多新的功能和改进。本文将介绍一些主要特点以及Stable Diffusion XL 1.0对于用户的意义。

提供了多种控制和定制选项

用户可以根据个人偏好和特定需求，自由调整生成文本的语气、风格、长度和格式。此外，用户还可以指定关键词、短语或句子，以引导图像生成过程，或使其包含在最终输出中，从而获得量身定制的个性化体验。

具有更快、更稳定的生成能力

它能够更快速地生成文本，并且在内存消耗方面更加高效，同时具备优秀的错误处理能力。相比之前的版本，它能够处理更长、更复杂的输入和输出，而无需降低生成质量或多样性。

全面的反馈和指导

在整个图像生成过程中，用户可以获取生成文本的详细信息，包括进度、置信度和相关性分数等。这种高效的反馈功能帮助用户做出明智的决策，并对生成的图像进行微调。此外，它还可以提供改进或替代输出的建议，如重写、释义或总结，进一步增强用户的体验。

为了满足用户的多样化需求，Stable Diffusion XL 1.0能够无缝集成各种常用的内容创建和数据分析平台，如Discord、Google Docs和WordPress等。此外，它还支持各种来源和格式的数据导入和导出，包括文本文件、CSV文件和JSON文件，使其更加高效和通用。

总的来说，Stable Diffusion XL 1.0为用户提供了全新的生成式AI体验。通过更快、更稳定的生成能力、增加的控制和自定义选项，以及全面的反馈和指导功能，Stable Diffusion XL 1.0成为了AI生成图像领域的一个重要里程碑。无论是用于个人创作还是商业应用，它都将为用户带来更多的可能性和创造力。