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迅雷：https://pan.xunlei.com/s/VNxcqxNWyfF6Z7TzMuEsiUlXA1?pwd=u9v5#

来源github作者：layerdiffusion

layerdiffuse插件可以生成透明图层的图像，文生图和图生图均可使用，同样也兼容SD1.5/SDXL模型，

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模型

该插件目前有13个算法模型，我们在使用的时候会自动下载（注：良好的网络环境）解释如下：

1. layer_xl_transparent_attn.safetensors这是一个 256 级 LoRA，可将 SDXL 变成透明图像生成器。它将模型的潜在分布更改为可以通过特殊 VAE 管道解码的“透明潜在空间
2. layer_xl_transparent_conv.safetensors这是将 SDXL 变成透明图像生成器的替代模型。该安全张量文件包含所有转换层的偏移量（实际上，所有不是任何关注层的 q、k、v 的层）。这些偏移可以合并到任何 XL 模型中，以将潜在分布更改为透明图像。因为我们排除了任何 q,k,v 层的偏移训练，所以对 SDXL 的即时理解应该被完美保留。然而，在实践中，我发现这layer_xl_transparent_attn.safetensors会带来更好的结果。layer_xl_transparent_conv.safetensors对于一些需要特别提示理解的特殊用例，这仍然包括在内。此外，该模型可能会对基础模型产生强烈的风格影响。
3. layer_xl_fg2ble.safetensors这是一个安全张量文件，包含将 SDXL 转换为图层生成模型的偏移量，该模型以前景为条件，并生成混合合成。
4. layer_xl_fgble2bg.safetensors这是一个安全张量文件，包含将 SDXL 转换为图层生成模型的偏移量，该模型以前景和混合合成为条件，并生成背景。
5. layer_xl_bg2ble.safetensors这是一个安全张量文件，包含将 SDXL 转换为图层生成模型的偏移量，该模型以背景为条件，并生成混合合成。
6. layer_xl_bgble2fg.safetensors这是一个安全张量文件，包含将 SDXL 转换为图层生成模型的偏移量，该模型以背景和混合合成为条件，并生成前景。
7. vae_transparent_encoder.safetensors这是一个图像编码器，用于从像素空间中提取潜在偏移。可以将偏移添加到潜像中以帮助透明度的扩散。请注意，在本文中，我们使用了一个相对较重的模型，其参数数量与 SD VAE 完全相同。发布的模型重量更轻，需要更少的 vram，并且不会影响我的测试结果质量。
8. vae_transparent_decoder.safetensors这是一个图像解码器，以 SD VAE 输出和潜在图像作为输入，并输出真实的 PNG 图像。该模型架构也比纸质版本更轻量，以减少 VRAM 需求。我已确保减少的参数不会影响结果质量。
9. layer_sd15_vae_transparent_encoder.safetensors与上述 VAE 编码器相同，但针对 SD1.5 进行了微调。
10. layer_sd15_vae_transparent_decoder.safetensors与上面的 VAE 解码器相同，但针对 SD1.5 进行了微调。
11. layer_sd15_transparent_attn.safetensors这是一个 256 级 LoRA，可将 SD1.5 变成透明图像生成器。它将模型的潜在分布更改为可以通过特殊 VAE 管道解码的“透明潜在空间”。
12. layer_sd15_joint.safetensors该模型文件允许与 SD1.5 一起生成所有层。它包括两个 256 级 lora（前景 lora 和背景 lora），以及一个注意力共享模块，用于在多个扩散过程之间共享注意力。请注意，与纸张不同的是，该模型文件包含一个额外的“混合 lora”，它实际上可以一起生成三个图像（fg、bg 和混合图像）。在我们最近的测试中，与 fg 和 bg 一起生成混合图像有助于理解结构。
13. layer_sd15_fg2bg.safetensors该模型文件允许使用 SD1.5 从前景生成背景。它包括一个 256 级 lora 和一个注意力共享模块，用于在多个扩散过程之间共享注意力。该模型文件包含一个附加的“混合lora”，它实际上可以一起生成两个图像（背景和混合图像）。在我们最近的测试中，与 bg 一起生成混合图像有助于结构理解。此外，为了节省 VRAM，fg 直接作为控制信号馈入所有注意力层，而不是创建另一个扩散通道。
14. layer_sd15_bg2fg.safetensors该模型文件允许使用 SD1.5 从背景生成前景。它包括一个 256 级 lora 和一个注意力共享模块，用于在多个扩散过程之间共享注意力。该模型文件包含一个附加的“混合 lora”，它实际上可以一起生成两个图像（fg 和混合图像）。与 fg 一起生成混合图像有助于我们最近的测试中的结构理解。此外，为了节省 VRAM，bg 直接作为控制信号馈入所有注意力层，而不是创建另一个扩散通道。

模型存放路径

\stable-diffusion-webui-forge\models\layer_model

如果没有这个layer_model文件，直接新建

模型地址：https://huggingface.co/LayerDiffusion/layerdiffusion-v1/tree/main （需要科学上网，如果没有请在页面，登录下载）

透明图像测试结果

SD1.5模型

测试的建议模型“realisticVisionV51_v51VAE”（如果你想结果一样的话，模型也在资源包下载好了）

正面提示：an apple, 4k, high quality

负面提示：bad, ugly

其他参数：Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M Karras, CFG scale: 7, Seed: 12345, Size: 512x512, Model hash: 15012c538f, Model: realisticVisionV51_v51VAE, layerdiffusion_enabled: True, layerdiffusion_method: (SD1.5) Only Generate Transparent Image (Attention Injection), layerdiffusion_weight: 1, layerdiffusion_ending_step: 1, layerdiffusion_fg_image: False, layerdiffusion_bg_image: False, layerdiffusion_blend_image: False, layerdiffusion_resize_mode: Crop and Resize, layerdiffusion_fg_additional_prompt: , layerdiffusion_bg_additional_prompt: , layerdiffusion_blend_additional_prompt: , Version: f0.0.17v1.8.0rc-latest-276-g29be1da7

SDXL模型

测试的建议模型“Juggernaut XL V6”（如果你想结果一样的话，模型也在资源包下载好了）

你还可以去C站下载“Juggernaut XL V6”（科学上网，注意用的是V6，不是v7或v8或V9，大小：6.62GB）

正面提示：an apple, high quality

负面提示bad, ugly

其他参数：Steps: 20, Sampler: DPM++ 2M SDE Karras, CFG scale: 5, Seed: 12345, Size: 1024x1024, Model hash: 1fe6c7ec54, Model: juggernautXL_version6Rundiffusion, layerdiffusion_enabled: True, layerdiffusion_method: Only Generate Transparent Image (Attention Injection), layerdiffusion_weight: 1, layerdiffusion_ending_step: 1, layerdiffusion_fg_image: False, layerdiffusion_bg_image: False, layerdiffusion_blend_image: False, layerdiffusion_resize_mode: Crop and Resize, Version: f0.0.17v1.8.0rc-latest-269-gef35383b

测试的建议模型Juggernaut XL V6（如果你想结果一样的话，模型也在资源包下载好了）

你还可以去C站下载“Juggernaut XL V6”（科学上网，注意用的是V6，不是v7或v8或V9，大小：6.62GB）

正面提示：

a cute kitten made out of metal, (cyborg:1.1), ([tail | detailed wire]:1.3), (intricate details), hdr, (intricate details, hyperdetailed:1.2), cinematic shot, vignette, centered

负面提示：

(worst quality, low quality, normal quality, lowres, low details, oversaturated, undersaturated, overexposed, underexposed, grayscale, bw, bad photo, bad photography, bad art:1.4), (watermark, signature, text font, username, error, logo, words, letters, digits, autograph, trademark, name:1.2), (blur, blurry, grainy), morbid, ugly, asymmetrical, mutated malformed, mutilated, poorly lit, bad shadow, draft, cropped, out of frame, cut off, censored, jpeg artifacts, out of focus, glitch, duplicate, (airbrushed, cartoon, anime, semi-realistic, cgi, render, blender, digital art, manga, amateur:1.3), (3D ,3D Game, 3D Game Scene, 3D Character:1.1), (bad hands, bad anatomy, bad body, bad face, bad teeth, bad arms, bad legs, deformities:1.3)

注意：默认只会保存带棋盘格的透明图，无棋盘格的透明图需要手动保存

传送门

（如遇失效，请加v：xkd2310备注SD）