InayofuataMwongozo unaofuata
Urekebishaji Maalum wa Dhana nyingi
AI ya kuona
Mwongozo wa AI unaoonekana
SDXL ni Muundo wa Utulivu wa AI wa ubora wa juu wa maandishi-hadi-picha unaooanisha jenereta ya msingi yenye nguvu na kiboreshaji, huku minyororo ya usambaaji iliyoporomoka huunganisha miundo mingi ili kuunda picha kutoka kwa ubora wa chini hadi wa juu.
Sikiliza mwongozo huuInaonyeshwa na AI · ~2 min
Together they explain how modern open-source image generators hit photorealistic quality.
SDXL (Stable Diffusion XL) ni muundo wa uenezaji wa vigezo wa takriban bilioni 3.5 ambao asili yake hutoa picha 1024x1024, mruko mkubwa juu ya Usambazaji Imara wa asili wa 512x512. Inatumia visimbaji viwili vya maandishi (OpenCLIP ViT-bigG na CLIP ViT-L) kwa uelewaji zaidi wa haraka, pamoja na ukubwa na uwekaji hali ya mazao ili muundo ujue azimio lengwa na uundaji. SDXL husafirishwa kama bomba la hatua mbili: muundo wa msingi hutoa picha iliyofichika, kisha muundo wa hiari wa kisafishaji huongeza maelezo mafupi katika hatua za mwisho za kupunguza sauti. Usambazaji wa hali ya chini ndio wazo pana zaidi la hili: badala ya muundo mmoja kufanya kila kitu, unapanga muundo mdogo ambao huunda picha ya azimio la chini na miundo ya uenezaji wa azimio bora zaidi ambayo inaiboresha, kila moja imefunzwa kwa hatua yake. Imagen ya Google ilieneza mbinu ya kuteleza.
Kuzalisha 1024x1024 sanaa ya uuzaji na dhana moja kwa moja kutoka kwa vidokezo vya maandishi bila kiboreshaji tofauti.
Kutumia bomba la SDXL base-plus-refiner ili kuongeza maelezo mafupi kwenye nyuso na maumbo katika nakala za bidhaa.
Inaendesha SDXL Turbo kwa muhtasari wa karibu wa picha katika zana shirikishi za kubuni
Kuunda mteremko maalum wa azimio bora ili kugeuza michoro yenye mwonekano wa chini kuwa vielelezo vyenye msongo wa juu.
Mwelekeo ni kuelekea hatua chache, za haraka na usanifu umoja. Mbinu za kunereka kama vile SDXL Turbo na Modeli za Latent Consistency tayari zimepunguza kizazi hadi hatua moja hadi nne. Transfoma za usambaaji (kama ilivyo katika Usambazaji Imara wa 3 na FLUX) kwa kiasi kikubwa zinachukua nafasi ya uti wa mgongo wa U-Net, na kizazi cha msongo wa juu hadi mwisho kinapunguza utegemezi wa misururu dhahili. Tarajia ujumuishaji mkali zaidi wa uboreshaji, uwasilishaji bora wa maandishi, na usanisi wa picha kwenye kifaa kwa wakati halisi kadri utendakazi unavyoendelea kuboreshwa.
Jarida halali
Hadithi tatu za AI zilizothibitishwa kila asubuhi ya wiki, zimetengenezwa kwa Kiingereza rahisi. Bila malipo daima, hakuna matangazo.
Barua pepe moja kila siku ya wiki. Jiondoe kwa bonyeza moja. Hatutauza au kushiriki anwani yako.
Jijaribu mwenyewe
Maoni ya haraka juu ya kila jibu, na cheti kinachoweza kushirikishwa na kitambulisho kinachoweza kuthibitishwa baada ya kupita kozi.
Changia elimu ya AI bila malipo. AI Understanding ni 501(c)(3) isiyo na faida — hakuna matangazo, hakuna kizuizi cha malipo, daima. Toa mchango
SDXL ni Muundo wa Utulivu wa AI wa ubora wa juu wa maandishi-hadi-picha unaooanisha jenereta ya msingi yenye nguvu na kiboreshaji, huku minyororo ya usambaaji iliyoporomoka huunganisha miundo mingi ili kuunda picha kutoka kwa ubora wa chini hadi wa juu. Kwa pamoja wanaelezea jinsi jenereta za kisasa za picha za chanzo huria zinavyofikia ubora wa picha halisi.
SDXL inazalisha picha 1024x1024, eneo kubwa mara nne kuliko ile ya awali ya Stable Diffusion's 512x512.
Kisafishaji ni kielelezo tofauti cha kitaalam kinachotumika mwishoni mwa bomba ili kunoa maelezo baada ya muundo wa msingi kuunda picha fiche.
SDXL hutumia programu mbili za kusimba maandishi, OpenCLIP ViT-bigG na CLIP ViT-L, zikiwa zimeunganishwa kwa ufahamu bora wa haraka.
Minyororo ya uenezaji iliyopigwa hufunga jenereta ndogo ya msingi yenye modeli moja au zaidi ya uenezi wa azimio kuu, kila moja ikiwa na hali ya awali ya matokeo ya azimio la chini.
VAE hubana picha kwenye nafasi ndogo iliyofichika, kwa hivyo mchakato wa uenezaji ni wa bei nafuu zaidi kuliko kufanya kazi kwa saizi mbichi zenye msongo kamili.
Endelea kujifunza
Miongozo zaidi imechaguliwa kwa mada hii
InayofuataMwongozo unaofuata
Urekebishaji Maalum wa Dhana nyingi
AI ya kuona