生成的人脸很假,分辨率很差,我想知道非土豪电脑用户可用的最佳图像模型是否有改进……
讨论总结
原帖作者寻求在8GB VRAM下表现较好的图像模型,因为遇到诸如生成的脸很假、分辨率差等问题,想知道对于非拥有高额预算电脑的用户来说,图像模型的水平是否有所提高。评论者们积极回应,推荐了多种模型,包括sd1.5、Flux、flux GGUF Q3、Comfy与Flux gguf、XL、SDXL等,并给出了相关的使用建议,如从civitai.com上试用、通过comfyUi运行、使用 - lowvram命令等,还有关于提示重要性以及硬件配置下的运行情况等相关讨论,整体氛围比较积极,大家都在努力提供有用的信息。
主要观点
- 👍 推荐sd1.5的检查点,如
cyberrealistic
- 支持理由:评论者guigouz自己曾在1060/6gb的设备上运行过,有使用经验。
- 反对声音:无
- 🔥 不同图像模型没有绝对的优劣之分
- 正方观点:不同场景需求不同,需要试用不同模型才能找到最适合自己的。
- 反方观点:无
- 💡 推荐Flux图像模型
- 支持理由:评论者自身使用且觉得不错,还给出了安装途径。
- 反对声音:无
- 💡 推荐XL是最好的写实模型
- 支持理由:推荐者eggs - benedryl认为XL模型在写实方面表现出色。
- 反对声音:无
- 💡 推荐SDXL模型
- 支持理由:可在8GB VRAM下运行,还可配合comfyui运行,并且在6GB VRAM下若想保险也可运行,civitai上还有优化版本。
- 反对声音:无
金句与有趣评论
- “😂 There are a bunch of good sd1.5 checkpoints, I like
cyberrealistic
, I used to run it on a 1060/6gb.”- 亮点:具体推荐了sd1.5的一个较好的检查点,并说明自己在相对低配置设备上运行过,增加推荐的可信度。
- “🤔 IMO there’s no single image model that’s better than the others, you need to play with some from civitai.com and see what fits your use case.”
- 亮点:提出不同模型没有绝对优劣之分的观点,并且给出了寻找适合自己模型的途径。
- “👀 Flux is my go to model.”
- 亮点:简洁地表明自己推荐的模型,给人一种比较直接的推荐感受。
- “😎 XL is still the best realism model.”
- 亮点:明确表达自己对XL模型在写实方面的肯定态度。
- “💪 SDXL run on 8gb of VRAM with comfyui maybe even 6gb if you wanna be safe”
- 亮点:提供了SDXL模型在特定显存下的运行方式,且考虑到更保险的运行情况。
情感分析
总体情感倾向为积极正面,大家都在积极地为原帖作者提供有用的模型推荐和相关建议,没有明显的分歧点。主要原因是大家都围绕着解决原帖作者的问题进行交流,目的比较一致。
趋势与预测
- 新兴话题:可能会有更多关于这些推荐模型在不同场景下的效果比较以及优化方式的深入讨论。
- 潜在影响:有助于更多8GB VRAM或类似配置的用户找到适合自己的图像模型,提高图像生成的效果和效率。
详细内容:
标题:寻找适合 8GB VRAM 的优质图像模型
在 Reddit 上,有一个帖子引起了大家的热烈讨论,该帖的标题是“Any good recommendation for an image model that isn’t shite on 8GB VRAM?”,其主要内容是发帖人表示在处理图像时遇到了塑料感的人脸和糟糕分辨率的问题,想知道对于非“百万富翁”级电脑配置的用户来说,相关技术是否有所改进。这个帖子获得了众多关注,评论数众多,引发了大家对于适合低配置电脑的图像模型的广泛探讨。
在讨论中,主要观点如下: 有人提到有很多不错的 sd1.5 检查点,如“cyberrealistic”,并表示在 1060/6gb 的配置上运行过,同时认为没有哪个图像模型绝对优于其他模型,需要从 civitai.com 上尝试并找到适合自己的。 有人推荐 Flux 模型,并指出可以通过https://pinokio.computer/方便安装。 有人表示自己在内存上运行图像生成,长时间未检查,但全 flux 模型在 48GB 内存的情况下运行。 有人分享使用 Comfy 与 Flux gguf 模型的经验。 有人认为 XL 仍是最佳的现实主义模型,并详细介绍了相关设置和参数。
争议点在于不同模型的效果和适用场景,以及如何优化配置以获得更好的效果。
共识在于大家都在积极分享自己的经验和见解,以帮助寻找适合低配置电脑的图像模型。
特别有见地的观点比如有人详细阐述了不同模型在不同配置和参数下的表现,这丰富了大家对于图像模型的理解。
总之,通过这次讨论,大家对于在低配置电脑上运行优质图像模型有了更多的认识和思考。
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