Обнаружена серьезная проблема в VAE StableDiffusion 1.x, 2.x и других, использовавших его латентное пространство.

Суть такова: в идеале, латентное представление должно быть пространственно связано с кодируемой картинкой. То есть пиксели в углу картинки влияют только на тот же угловой кусок латентного вектора.
Но из-за ошибки при обучении KL-F8 VAE, информация обо всей картинке протекает через некоторые локальные пиксели.
То есть если вы измените пару латентных "пикселей" в том самом неудачном месте, вся картинка изменится - например, станет ярче или менее контрастнее. (рис.1) При этом если вы захотите привести картинку по яркости и контрасту к исходной, получите те самые артефакты VAE с "прожогами".
Поэтому уже сама диффузионная модель при обучении в латентном пространстве бракованного VAE учится обходить эту проблему, что приводит этим самым прожогам, и, вероятно, к менее эффективному использованию параметров.

SDXL этой проблеме не подвержен, так как там VAE учили уже нормально, а вот DALLE3, опенсорснутый VAE которого совместим с SD 1.x, страдает теми же прожогами.
Так что если будете учить свою foundation model, учите с нуля вместе с VAE, либо берите SDXL :D

подробнее

@derplearning

RPG-DiffusionMaster Extension for Stable Diffusion WebUI

Расширение RPG-DiffusionMaster для A1111.
Го тестить


#text2image #extension