- Das als Open Source veröffentlichte Stable Diffusion XL 1.0 (SDXL) unterstützt die Bildgenerierung in einer Auflösung von 1024x1024
- SDXL wird in zwei Modellen bereitgestellt, Base und Refine; da das Refine-Modell keine Geschwindigkeitseinbußen verursacht, ist seine Nutzung empfehlenswert
- Mit der Python-Bibliothek Diffusers lässt es sich hacken
- Funktionen wie Prompt Weighting und Dreambooth LoRA sind möglich
- Wenn man LoRA mit falsch erzeugten Bildern unter dem negativen Prompt
wrong trainiert, verbessert sich die Qualität
2 Kommentare
Eine gute Idee.
Auf die Idee, LoRA umgekehrt zu verwenden, wäre ich nicht gekommen. Man erzeugt absichtlich merkwürdige Bilder, trainiert sie dann mit LoRA und fügt anschließend die Keywords als Negative ein...
Das wirkt wie eine einfache Idee, aber wenn man sich die Beispiele ansieht, scheint sie erstaunlich effektiv zu sein, was ich faszinierend finde.