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标题: Stable Diffusion WebUI 1.10.0来了（附SD3模型） [打印本页]

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作者: 耶耶耶耶耶    时间: 2024-10-15 12:36
标题: Stable Diffusion WebUI 1.10.0来了（附SD3模型）
前几天 AUTOMATIC1111 发布了Stable Diffusion WebUI 1.10，我也在第一时间将云情况的镜像升级到了最新版本，有兴趣的同学可以去体验下，现在已经发布到了AutoDL
这篇文章会集给大家介绍下SD WebUI 1.10的新功能和各项改进。
SD3可以扫描下方，免费获取

正式支持SD3

SD3开源发布有段时间了，ComfyUI最先提供了支持，SD WebUI迟迟没有支持，实在 AUTOMATIC1111 很早就提供了SD3的WebUI开发版，只是没有正式发布。1.10 版本正式支持了SD3。
利用方式和SD1.5、SDXL模型一样，选择SD3的模型，点击生成就可以了。注意采样器现在只支持 Euler，选择其它采样器效果很差。

别的SD3引入了新的文本编码器，出图效果更好，但是占用的显存也很可观，所以默认没有开启。显存不差钱的同学可以在设置中打开，操作步调如下图所示。

SD3的发展并不顺利，前期因为授权协议的题目被C站封掉，又因为生成人体畸形的题目被大家疯狂吐槽，现在社区的支持正在逐步推进，真正大范围放开大概还必要比力长的一段时间，毕竟SD1.5还是能满足很多用户的需求。
新增采样调理器

Stable Diffusion WebUI 1.10 引入了几个新的采样调理器。
Align Your Steps

得当 SDXL 和 SD 1.5，利用交大步长时的推荐插值方法。与Karras、Exponential的对比，搭配祖先采样器时表现更为明显。

KL Optimal

和 Align Your Steps 类似，基于同样的理论底子。

Normal、DDIM和Simple

从 ComfyUI 移植过来的调理器。

Beta

在去噪的开始和结束阶段耗费更多时间以提高图像质量，效果和Uniform差不多，但是比Uniform更稳定。采样步数较少时效果不佳，增长至20以上时，效果稳定。
新增采样器

增长新的采样器DDIM CFG++，它是从DDIM改进而来的，重要变化是利用无条件噪声来指导去噪，而不是条件噪声。CFG++ 解决了低指导尺度的题目，提高了文本到图像的质量和可逆性。

跳过CFG

CFG在采样的前期步调（高噪声水平）明显有害，在采样的后期步调（低噪声水平）根本不须要，只有在中间才是有益的。在采样的早期步调跳过CFG可以提高样本的多样性、图像质量，在某些情况下还可以更快地收敛。
按照下图中的步调即可在页面顶部打开一个跳过CFG的开关，大家按照必要设置就可以了。

其它更多内容

次要更新：

• 添加 --models-dir 选项来指定模型目次。([#15742])
  
• 允许移动用户利用两指按压打开上下文菜单。([#15682])
  
• Infotext：为捆绑的 Textual Inversion 添加 LoRA 名称作为 TI (Textual Inversion) 哈希值。([#15679])
  
• 下载模型后查抄其哈希值以防止下载破坏。([#15602])
  
• 更多扩展标签过滤选项。([#15627])
  
• 保存 AVIF 时利用 JPEG 的质量设置。([#15610])
  
• 添加文件名模式：[basename]。([#15978])
  
• 添加选项以在 SDXL 上为 CLIP L 启用 clip 跳过。([#15992])
  
• 选项：在生成过程中防止屏幕休眠。([#16001])
  
• 图像查看器中的 ToggleLivePreview 按钮。([#16065])
  
• 移除在重新加载和快速滚动时的 UI 闪耀。([#16153])
  
• 选项：禁用将按钮日记保存到 log.csv。([#16242])
  

扩展和 API：

• 添加 process_before_every_sampling 钩子。([#15984])
  
• 在无效的采样器错误时返回 HTTP 400 取代 404。([#16140])
  

性能：

• [性能 1/6] 禁用 use_checkpoint。([#15803])
  
• [性能 2/6] 用 PyTorch 原生操作更换 einops.rearrange。([#15804])
  
• [性能 4/6] 预盘算 is_sdxl_inpaint 标记。([#15806])
  
• [性能 5/6] 防止不须要的额外网络偏置备份。([#15816])
  
• [性能 6/6] 添加 --precision half 选项以避免推理期间的类型转换。([#15820])
  
• [性能] LDM 优化补丁。([#15824])
  
• [性能] 将 sigmas 保持在 CPU 上。([#15823])
  
• 仅在所有步调完成后查抄 U-Net 中的 NaN 值。
  
• 添加选项以在图像生成时运行 PyTorch 分析器。
  

Bug 修复：

• 修复无全面 Infotext 的网格。([#15958])
  
• 功能：LoRA 部门更新优先于完备更新。([#15943])
  
• 修复在某些情况下文件扩展名具有额外的点号。([#15893])
  
• 修复模型初始加载循环中的错误。([#15600])
  
• 允许 API 中利用旧的采样器名称。([#15656])
  
• 更多旧采样器调理兼容性。([#15681])
  
• 修复 Hypertile XYZ。([#15831])
  
• XYZ CSV skipinitialspace 选项。([#15832])
  
• 修复 mps 和 xpu 上的软 Inpainting，torch_utils.float64。([#15815])
  
• 修复不在主分支时的扩展更新。([#15797])
  
• 更新 pickle 安全文件名。
  
• 在 webui-assets CSS 中利用相对路径。([#15757])
  
• 创建虚拟情况时，在 webui.bat/webui.sh 中升级 pip。([#15750])
  
• 修复 AttributeError。([#15738])
  
• 在 launch_utils 中利用 script_path 作为 webui 根目次。([#15705])
  
• 修复额外批处理模式 P 透明度。([#15664])
  
• 在 CSS 中利用 Gradio 主题颜色。([#15680])
  
• 修复在提示输入框内拖拽文本。([#15657])
  
• 为 .mjs 文件添加正确的 MIME 类型。([#15654])
  
• QOL 项目：更干净地处理 SD 模型、LoRAs 和嵌入的元数据题目。([#15632])
  
• 用 wslpath 和 explorer.exe 更换 wsl-open。([#15968])
  
• 修复 SDXL Inpaint。([#15976])
  
• 多尺寸网格。([#15988])
  
• 修复预览更换。([#16118])
  
• 大概修复权重分解中的错误缩放。([#16151])
  
• 确保在 Mac 和 Linux 上利用来自虚拟情况的 Python。([#16116])
  
• 假如同时可用，则优先利用 Python 3.10 而不是 Python 3（带回退）。([#16092])
  
• 停止生成额外内容。([#16085])
  
• 修复 SD2 加载。([#16078], [#16079])
  
• 修复用于高分辨率修复的不同 LoRA 的 Infotext LoRA 哈希值。([#16062])
  
• 修复采样器调理主动修正警告。([#16054])
  
• 移除在重新加载和快速滚动时的 UI 闪耀。([#16153])
  
• 修复放大逻辑。([#16239])
  
• [bug] 在非任务操作时不粉碎进度条（添加 wrap_gradio_call_no_job）。([#16202])
  
• 修复 OSError: cannot write mode P as JPEG。([#16194])
  

其他：

• 修复变动日记编号 #15883 -> #15882。([#15907])
  
• 重载 UI 配景颜色 --background-fill-primary。([#15864])
  
• 对 Intel 和 ARM Macs 利用不同的 PyTorch 版本。([#15851])
  
• XYZ 重写。([#15836])
  
• 滚动扩展表格以适应溢出。([#15830])
  
• img2img 批量上传方法。([#15817])
  
• 例行工作：根据变动日记同步 v1.8.0 包。([#15783])
  
• 添加 AVIF MIME 类型支持。([#15739])
  
• 更新 imageviewer.js。([#15730])
  
• no-referrer。([#15641])
  
• .gitignore 中忽略 trace.json。([#15980])
  
• 将 spandrel 升级至 0.3.4。([#16144])
  
• 废弃 --max-batch-count。([#16119])
  
• 文档：更新 bug_report.yml。([#16102])
  
• 维护 Python 3.9 用户的项目兼容性，无需升级要求。([#16088], [#16169], [#16192])
  
• 更新 ARM Macs 上的 PyTorch 至 2.3.1。([#16059])
  
• 移除已废弃的设置 dont_fix_second_order_samplers_schedule。([#16061])
  
• 例行工作：修复拼写错误。([#16060])
  
• 在控制台日记中利用 shlex.join 归并启动参数。([#16170])
  
• 激活虚拟情况的 .bat 文件。([#16231])
  
• 为 img2img 中的调整大小选项添加 ID。([#16218])
  
• 更新 Linux 安装指南。([#16178])
  
• 强健的 sysinfo。([#16173])
  
• 在粘贴 Inpaint 时不要发送图像大小。([#16180])
  
• 修复 MacOS 上嘈杂的 DS_Store 文件。([#16166])
  

这里直接将该软件分享出来给大家吧~

1.stable diffusion安装包

随着技术的迭代，现在 Stable Diffusion 已经可以或许生成非常艺术化的图片了，完全有赶超人类的架势，已经有不少工作被这类服务替代，好比制作一个 logo 图片，画一张虚拟老婆照片，画质堪比相机。
最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！别的还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。

2.stable diffusion视频合集

我们在学习的时候，往往书籍源码难以明白，阅读困难，这时候视频教程教程是就很得当了，生动形象加上案例实战，一步步带你入坑stable diffusion，科学有趣才能更方便的学习下去。

3.stable diffusion模型下载

stable diffusion往往一开始利用时图片等无法达到理想的生成效果，这时则必要通过利用大量训练数据，调整模型的超参数（如学习率、训练轮数、模型大小等），可以使得模型更好地适应数据集，并生成更加真实、正确、高质量的图像。

4.stable diffusion提示词

提示词是构建由文本到图像模型解释和明白的单词的过程。可以把它明白为你告诉 AI 模型要画什么而必要说的语言，整个SD学习过程中都离不开这本提示词手册。

5.SD从0到落地实战演练

假如你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，假如你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名SD大神的正确特征了。
这份完备版的stable diffusion资料我已经打包好，必要的点击下方插件，即可前往免费领取！

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