SDXL1.0發(fā)布與部署教學(xué)，以及與SD1.5的優(yōu)劣比較

歡迎來(lái)到劍心的AIGC頻道，今天我們將共同探討SDXL1.0的發(fā)布，并學(xué)習(xí)如何在本機(jī)部署這個(gè)環(huán)境。我們將使用Automatic1111 webUI以及comfyUI，并且我們將讓兩者共存于你的本機(jī)里，共享同一份環(huán)境和模型。這樣，我們就可以隨意切換，而且能大大節(jié)省我們的硬盤空間。切換之后，兩個(gè)WebUI都可以共享你更新后的模型。

SDXL1.0與SD 1.5的優(yōu)劣對(duì)比

本次SDXL1.0相對(duì)于我們平時(shí)常用的SD 1.5有許多優(yōu)勢(shì)和劣勢(shì)。首先，它的一個(gè)主要優(yōu)勢(shì)就是可以用更短的提示詞來(lái)生成圖片，人臉和手的問(wèn)題也有很大的改進(jìn)，訓(xùn)練圖片的分辨率升級(jí)到了1024*1024，訓(xùn)練模型所需的圖片也比之前更少，更容易訓(xùn)練出一些風(fēng)格化的模型，照片生成的質(zhì)感也比之前會(huì)更強(qiáng)。而它的一個(gè)劣勢(shì)就是，目前1.5的擴(kuò)展生態(tài)和模型生態(tài)其實(shí)是比SDXL好的，會(huì)有一段時(shí)間的一個(gè)共存。不過(guò)我相信很快SDXL的一些玩家訓(xùn)練的模型和它的擴(kuò)展就會(huì)跟上，這個(gè)劣勢(shì)就會(huì)慢慢撫平。

如何安裝環(huán)境

首先，我們需要下載并安裝Python和Git。Git的安裝過(guò)程非常簡(jiǎn)單，只需訪問(wèn)對(duì)應(yīng)的網(wǎng)站，選擇64位版本下載并安裝即可。對(duì)于Python，我們實(shí)際上要用的是3.10系列的版本。在安裝過(guò)程中，我們需要勾選上"Add Python to PATH"的選項(xiàng)，這樣Python就會(huì)被設(shè)置為我們的默認(rèn)版本。接下來(lái)，我們需要安裝WebUI。首先，我們新建一個(gè)文件夾，比如我這里用的是SDXLtest，然后在這個(gè)文件夾中打開終端，復(fù)制一條命令將WebUI的代碼拉到本地。代碼拉好后，我們就可以運(yùn)行webUI-user的一個(gè)批處理文件了。

WebUI會(huì)幫我們創(chuàng)建一個(gè)Python的虛擬環(huán)境，主要的目的是為了我們不去影響其他的Python環(huán)境，提供一個(gè)沙盒環(huán)境。當(dāng)我們要遷移文件夾時(shí)，比如從E盤可能空間滿了，我要換一個(gè)盤，我們需要修改虛擬環(huán)境的激活路徑。在Venv文件夾中的Scripts文件夾下有一個(gè)activate的批處理文件，我們需要打開它，并修改上面的路徑，然后保存，再運(yùn)行一遍這個(gè)activate的批處理文件，就可以使用了。

WebUI安裝好了之后，我們還需要修改一些參數(shù)，比如自動(dòng)啟動(dòng)xformers，這是必須要加的，然后SDXL我們也需要加這個(gè)參數(shù)，不要讓他用半精的VAE。如果我們的顯存在4-8 g之間，我們就可以加上這個(gè)中等顯存的參數(shù)，如果我們的顯存在4G以下，我們就需要加上另一個(gè)參數(shù)。如果我們的顯存非常大，比如12G，24G，我們就可以不用加這些參數(shù)。我們需要下載三個(gè)模型，第一個(gè)是基礎(chǔ)模型，基礎(chǔ)模型是必然需要下載的，下載完之后我們會(huì)放在model下的stable diffusion下。第二個(gè)是精煉模型，精煉模型的主要作用是在做放大圖片或者是圖生圖的時(shí)候，重繪時(shí)可以用到這個(gè)精修模型。第三個(gè)是VAE模型，主要是用來(lái)做編碼和解碼的，我們需要將它放在model下的VAE文件夾里。

一旦這些步驟都完成，我們就可以通過(guò)運(yùn)行webUI user的BAT批處理文件來(lái)啟動(dòng)這個(gè)WebUI。一旦WebUI啟動(dòng)，我們就可以看到我們的模型列表了。WebUI目前支持我們同時(shí)使用1.5的一些模型和插件，我們只需要選擇對(duì)應(yīng)的模型使用即可。不過(guò)要注意，目前有三個(gè)采樣器不支持SDXL，而外掛VAE建議選擇自動(dòng)模式，因?yàn)槿绻氵x擇我們以前常用的那種VAE模型，可能會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤。

安裝comfyUI

接下來(lái)，我們將安裝comfyUI，并讓它與前面安裝好的Automatic1111和模型共享同樣的環(huán)境。我們需要復(fù)制一串命令行，然后在我們之前的SDXL test目錄中打開終端，并執(zhí)行復(fù)制的命令行。代碼拉好了之后，我們需要修改命令行中的一部分，將它替換成我們之前的Automatic1111的目錄。然后我們回到comfyUI的目錄，打開終端，復(fù)制修改后的命令行并執(zhí)行。執(zhí)行完這一步之后，我們需要修改一個(gè)文件來(lái)共享Automatic1111的模型。我們需要找到一個(gè)文件，把里面的example去掉，然后用記事本打開。我們只需要把這個(gè)base path改成我們之前的Automatic1111的目錄就可以。

啟動(dòng)comfyUI需要直接在終端里輸入命令，我們可以復(fù)制一個(gè)命令，然后在終端中輸入它。但是，如果我們不希望每次都用終端輸入命令來(lái)啟動(dòng)comfyUI，我們可以制作一個(gè)批處理文件。我們只需要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)新的文本文檔，把命令復(fù)制進(jìn)去，然后保存為.bat文件。然后我們就可以通過(guò)雙擊這個(gè).bat文件來(lái)啟動(dòng)comfyUI了。

現(xiàn)在我們已經(jīng)設(shè)置完畢，可以隨意切換使用comfyUI和Automatic1111的UI了。目前的WebUI剛更新1.5版本去支持SDXL，雖然有些地方不完善，比如control net不能用，但comfyUI在這一塊支持的比較好。它還有自己的一些優(yōu)勢(shì)，比如可以像樂(lè)高一樣自由組合我們自己的工作流，直接拖動(dòng)圖片上去，它就會(huì)自動(dòng)幫我們選擇好所有的參數(shù)以及模型。相比之下，WebUI目前只能幫你填好參數(shù)，模型還需要你自己手動(dòng)去選擇。

SDXL1.0的性能測(cè)試與評(píng)價(jià)

我們通過(guò)一些批量的案例來(lái)觀察SDXL1.0的性能。我們選擇了幾種模型，包括最原始的1.5的模型，0.9的基礎(chǔ)模型，1.0的基礎(chǔ)模型，以及使用SDXL訓(xùn)練出的Dreamshaper模型。這些模型我們以30步為基準(zhǔn)進(jìn)行了測(cè)試，并且只調(diào)整了寬度和高度為1024，種子則隨機(jī)選擇。

結(jié)果顯示，1.5的模型效果不佳，幾乎不能看。0.9的模型表現(xiàn)較好，但顏色和整體感較弱。而1.0的模型表現(xiàn)最佳，顏色和整體感都較強(qiáng)。此外，如果我們的顯存足夠大，我們甚至可以不用加這些參數(shù)。因此，我認(rèn)為在未來(lái)，基于SDXL訓(xùn)練出的模型，包括checkpoint和lora模型，都會(huì)有非常好的發(fā)展，效

果也會(huì)非常出色。雖然目前1.5的模型因?yàn)樯鷳B(tài)問(wèn)題還可以繼續(xù)使用一段時(shí)間，但我相信它很快就會(huì)被淘汰。

結(jié)論

總的來(lái)說(shuō)，SDXL1.0的發(fā)布給我們帶來(lái)了一種全新的生成圖片的方式，它的優(yōu)勢(shì)在于可以用更短的提示詞生成圖片，人臉和手的問(wèn)題得到了很大的改進(jìn)，訓(xùn)練圖片的分辨率也升級(jí)到了1024*1024。另外，通過(guò)在本機(jī)部署Automatic1111和comfyUI，我們可以隨意切換兩者，共享同一份環(huán)境和模型，這大大節(jié)省了我們的硬盤空間。

然而，SDXL1.0也有它的劣勢(shì)，目前1.5的擴(kuò)展生態(tài)和模型生態(tài)還是比SDXL好的，但我相信隨著時(shí)間的推移，這個(gè)劣勢(shì)將會(huì)被慢慢撫平。而在安裝過(guò)程中，我們需要注意的是，安裝Python和Git時(shí)需要選擇正確的版本，同時(shí)在安裝WebUI時(shí)，我們需要修改一些參數(shù)，下載并安裝必要的模型。

在使用過(guò)程中，comfyUI和Automatic1111的UI都有其各自的優(yōu)勢(shì)，我們可以根據(jù)自己的需要隨意切換。同時(shí)，通過(guò)對(duì)多種模型的測(cè)試，我們可以看出SDXL1.0的性能優(yōu)于1.5的模型，甚至優(yōu)于0.9的模型。

總的來(lái)說(shuō)，SDXL1.0的發(fā)布和我們對(duì)它的學(xué)習(xí)都是一次有價(jià)值的經(jīng)歷，它提供了一種新的、更優(yōu)的生成圖片的方式，我相信它將在未來(lái)有更好的發(fā)展。