StableDiffusion XL 1.0 SDXL 使用方法(填坑)

SDXL的安装方法，可以参考我的另一篇文章 “矿卡40HX上跑stable Diffusion XL 1.0模型的方法” 目前已实现在8G VRAM的情况下，使用超过1024×1024的画面生成。

1. 下载

    StableDiffusion XL的二个模型，分别是base与refiner, 很多介绍中对二个模型的用法没解释清楚，其实这二个模型，都可以单独生成图片，Base更注重模型的内容生成，refiner更注重细节的补充。所以官方建议是先跑base再跑refiner.

     你可以从huggingface上下载官方（stabilityai) 提供的模型。

        sd_xl_base_1.0_0.9vae.safetensors  <——这是1.0base的vae修正版,  放入models目录下的Stable-diffusion目录中。

        sd_xl_refiner_1.0_0.9vae.safetensors <—–这是1.0refiner的vae修正版， 放入models目录下的Stable-diffusion目录中。

        sdxl_vae.safetensors <—这个是专用的vae，  放入models目录下的vae目录中。

2. 分辨率选择

    SDXL模型是用1024×1024的样本进行训练的，所以最好从1024×1024起步生成。也有其它几种分辨率可以选择：

• 21:9 – 1536 x 640
• 16:9 – 1344 x 768
• 3:2 – 1216 x 832
• 5:4 – 1152 x 896
• 1:1 – 1024 x 1024

    官方说法是除了这几种分辨率外，其它的分辨率会增加破图的可能性（事实上1024×1024破图的概率也比较大）

3. 取样器选择

    取样器默认用Euler a就可以了，uniPC是绝对不行的，现在取样器实在太多选择了，个别不能用，个别破图，我也没一个个试过，自行测试吧。

4. 采样迭代步数

    Euler a采样器的情况下，base用10步，refiner用20步，基本够用了

5. 图片生成过程

    a, 文生图状态下，直接用base模型生成图片

    b, 可以加vae生成图片, 如果到这步觉得满意了，后面可以忽略。

    c, 文生图完成后（可以不加vae, 个人觉得意义不大），直接转到图生图

    d, 改图生图的模型为refiner模型(这步是关键)

    e, 加上vae, 然后生成图片。