Segmind 稳定扩散模型 (SSD-1B) 是稳定扩散 XL (SDXL) 缩小 50% 的精简版本，可提供 60% 的加速，同时保持高质量的文本到图像生成功能。 它已经过各种数据集的训练，包括 Grit 和 Midjourney scrap 数据，以增强其根据文本提示创建各种视觉内容的能力。
SSD-1B模型采用知识蒸馏策略，连续利用多个专家模型（包括 SDXL、ZavyChromaXL 和 JuggernautXL）的教学，结合它们的优势并产生令人印象深刻的视觉输出。
图像比较（SDXL-1.0 与 SSD-1B）：
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1、SSD-1B使用方法
该模型可以通过 🧨 Diffusers 库使用。
确保通过运行从源码安装Diffusers：
pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers
另外，请安装transformers、safetensors和accelerate：
pip install transformers accelerate safetensors
要使用该模型，你可以运行以下命令：
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline
import torch
pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained("segmind/SSD-1B", torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True, variant="fp16")
pipe.to("cuda")
# if using torch < 2.0
# pipe.enable_xformers_memory_efficient_attention()
prompt = "An astronaut riding a green horse" # Your prompt here
neg_prompt = "ugly, blurry, poor quality" # Negative prompt here
image = pipe(prompt=prompt, negative_prompt=neg_prompt).images[0]
SSD-1B模型现在应该可以在 ComfyUI 中使用。
请务必使用负面提示和 9.0 左右的 CFG 以获得最佳质量！
2、SSD-1B模型说明
- 开发者：Segmind
- 开发商：Yatharth Gupta 和 Vishnu Jaddipal。
- 模型类型：基于扩散的文本到图像生成模型
- 许可证：Apache 2.0
- 蒸馏自 stableai/stable-diffusion-xl-base-1.0
SSD-1B的主要特性如下：
- 文本到图像生成：该模型擅长根据文本提示生成图像，从而实现广泛的创意应用。
- 精炼加速：该模型专为提高效率而设计，可提供 60% 的加速，使其成为实时应用程序和需要快速生成图像的场景的实用选择。
- 多样化的训练数据：模型经过多样化的数据集训练，可以处理各种文本提示并有效生成相应的图像。
- 知识蒸馏：通过从多个专家模型中蒸馏知识，Segmind 稳定扩散模型结合了它们的优点并最大限度地减少了它们的局限性，从而提高了性能。
3、SSD-1B模型架构
SSD-1B 模型是 1.3B 参数模型，从基本 SDXL 模型中删除了多个层：
4、多分辨率支持
SSD-1B可支持以下输出分辨率。
- 1024 x 1024（1:1 正方形）
- 1152 x 896 (9:7)
- 896 x 1152 (7:9)
- 1216 x 832 (19:13)
- 832 x 1216 (13:19)
- 1344 x 768（7:4 水平）
- 768 x 1344（4:7 垂直）
- 1536 x 640（12:5 水平）
- 640 x 1536（5:12 垂直）
5、SSD-1B速度比较
我们观察到 SSD-1B 比 Base SDXL 型号快 60%。 以下是 A100 80GB 的比较。
以下是 RTX 4090 GPU 的加速指标：
6、SSD-1B的潜在用途
SSD-1B 模型不适合创建人物、事件或现实世界信息的事实或准确表示。 它不适用于需要高精度和准确度的任务。
直接使用。Segmind 稳定扩散模型适用于各个领域的研究和实际应用，包括：
- 艺术与设计：它可用于生成艺术品、设计和其他创意内容，提供灵感并增强创意过程。
- 教育：该模型可应用于教育工具，以创建用于教学和学习目的的视觉内容。
- 研究：研究人员可以使用该模型来探索生成模型，评估其性能，并突破文本到图像生成的界限。
- 安全内容生成：它提供了一种安全且受控的内容生成方式，降低了有害或不当输出的风险。
- 偏差和局限性分析：研究人员和开发人员可以使用该模型来探究其局限性和偏差，从而有助于更好地理解生成模型的行为。
下游使用。Segmind 稳定扩散模型还可以直接与 🧨 Diffusers 库训练脚本一起使用进行进一步训练，包括：
-
微调：
export MODEL_NAME="segmind/SSD-1B"
export VAE_NAME="madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix"
export DATASET_NAME="lambdalabs/pokemon-blip-captions"accelerate launch train_text_to_image_lora_sdxl.py
--pretrained_model_name_or_path=MODEL_NAME \ --pretrained_vae_model_name_or_path=VAE_NAME
--dataset_name=$DATASET_NAME --caption_column="text"
--resolution=1024 --random_flip
--train_batch_size=1
--num_train_epochs=2 --checkpointing_steps=500
--learning_rate=1e-04 --lr_scheduler="constant" --lr_warmup_steps=0
--mixed_precision="fp16"
--seed=42
--output_dir="sd-pokemon-model-lora-sdxl"
--validation_prompt="cute dragon creature" --report_to="wandb"
--push_to_hub -
LoRA：
export MODEL_NAME="segmind/SSD-1B"
export VAE_NAME="madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix"
export DATASET_NAME="lambdalabs/pokemon-blip-captions"accelerate launch train_text_to_image_sdxl.py
--pretrained_model_name_or_path=MODEL_NAME \ --pretrained_vae_model_name_or_path=VAE_NAME
--dataset_name=$DATASET_NAME
--enable_xformers_memory_efficient_attention
--resolution=512 --center_crop --random_flip
--proportion_empty_prompts=0.2
--train_batch_size=1
--gradient_accumulation_steps=4 --gradient_checkpointing
--max_train_steps=10000
--use_8bit_adam
--learning_rate=1e-06 --lr_scheduler="constant" --lr_warmup_steps=0
--mixed_precision="fp16"
--report_to="wandb"
--validation_prompt="a cute Sundar Pichai creature" --validation_epochs 5
--checkpointing_steps=5000
--output_dir="sdxl-pokemon-model"
--push_to_hub -
Dreambooth LoRA：
export MODEL_NAME="segmind/SSD-1B"
export INSTANCE_DIR="dog"
export OUTPUT_DIR="lora-trained-xl"
export VAE_PATH="madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix"accelerate launch train_dreambooth_lora_sdxl.py
--pretrained_model_name_or_path=MODEL_NAME \ --instance_data_dir=INSTANCE_DIR
--pretrained_vae_model_name_or_path=VAE_PATH \ --output_dir=OUTPUT_DIR
--mixed_precision="fp16"
--instance_prompt="a photo of sks dog"
--resolution=1024
--train_batch_size=1
--gradient_accumulation_steps=4
--learning_rate=1e-5
--report_to="wandb"
--lr_scheduler="constant"
--lr_warmup_steps=0
--max_train_steps=500
--validation_prompt="A photo of sks dog in a bucket"
--validation_epochs=25
--seed="0"
--push_to_hub