Real Stable XL
詳細
ファイルをダウンロード
モデル説明
高解像度対応
552x616 から 1104x1232 へ
新規追加：
https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge
Stable Diffusion WebUI Forge
Stable Diffusion WebUI Forgeは、Stable Diffusion WebUI（Gradio をベース）の上位プラットフォームであり、開発を容易にし、リソース管理を最適化し、推論速度を向上させることを目的としています。
「Forge」という名前は「Minecraft Forge」にヒントを得ています。このプロジェクトは、SD WebUIのForgeとなることを目指しています。
オリジナルのWebUI（SDXL推論時、1024px）と比較すると、以下の速度向上が期待できます：
8GB VRAMのような一般的なGPUを使用する場合、推論速度（it/s）で約30〜45%の高速化が見込めます。GPUメモリ使用量のピーク（タスクマネージャー上）は約700MB〜1.3GB低下し、OOM（メモリ不足）しない最大扩散解像度は約2〜3倍に増加し、OOMしない最大バッチサイズは約4〜6倍に増加します。
6GB VRAMのような性能が低いGPUを使用する場合、推論速度（it/s）で約60〜75%の高速化が見込めます。GPUメモリ使用量のピークは約800MB〜1.5GB低下し、OOMしない最大扩散解像度は約3倍に増加し、OOMしない最大バッチサイズは約4倍に増加します。
24GB VRAMを搭載した高性能GPU（例：4090）を使用する場合、推論速度（it/s）で約3〜6%の高速化が見込めます。GPUメモリ使用量のピークは約1GB〜1.4GB低下し、OOMしない最大扩散解像度は約1.6倍に増加し、OOMしない最大バッチサイズは約2倍に増加します。
SDXLでControlNetを使用する場合、OOMしない最大ControlNet数は約2倍に増加し、SDXL＋ControlNetの処理速度は約30〜45%高速化します。
Forgeがもたらすもう一つの非常に重要な変更はUnet Patcherです。Unet Patcherを使用することで、Self-Attention Guidance、Kohya High Res Fix、FreeU、StyleAlign、Hypertileなどの手法を約100行のコードで実装できます。
Unet Patcherのおかげで、ForgeではSVD、Z123、マスク付きIp-adapter、マスク付きControlNet、PhotoMakerなど、多くの新機能が可能になり、サポートされています。
もはやUNetのモニキーパッチや他の拡張との競合は必要ありません！
Forgeは、DDPM、DDPM Karras、DPM++ 2M Turbo、DPM++ 2M SDE Turbo、LCM Karras、Euler A Turboなど、いくつかの新しいサンプリングアルゴリズムも追加しています（LCMはオリジナルWebUIの1.7.0以降で既に搭載されています）。
最後に、Forgeは私たちの役割だけを果たすことを約束します。Forgeはユーザーインターフェースに不要な意見に基づく変更を一切加えません。あなたは依然として100% Automatic1111 WebUIを使用しています。
モデルに使用した設定
ターゲットモデルを読み込む際：
SDXLClipModel
サンプリングステップ：40–50
CFGスケール：7–20
サンプリング方法：DPM++ 3M SDE Exponential + DPM++ 2M SDE Turbo
アスペクト比：1024x1024