sen_v3

SDXL 架构的文生图大模型 checkpoint（单文件 .safetensors，fp16，约 6.6 GB / 3.47B 参数）。

文件

文件	说明
sen_v3.safetensors	SDXL checkpoint，fp16，6,617 MB

SHA256：f7dd5717731aa22a281f09fbfdc799e2749076fee8c5b25b75e0fed200d89aa2

架构校验

从文件头解析到的结构特征：

• conditioner.embedders.1.model.token_embedding.weight → 49408 x 1280（OpenCLIP ViT-bigG，SDXL 的文本编码器 2）
• model.diffusion_model.label_emb.0.* 存在（SDXL 的尺寸/裁剪条件嵌入）
• model.diffusion_model.input_blocks.8.1.proj_in.weight → 1280 x 1280
• model.diffusion_model.out.2.weight → 4 x 320 x 3 x 3
• first_stage_model.decoder.conv_in.weight → 512 x 4 x 3 x 3（SDXL VAE）

结论：SDXL 1.0 系架构，不是 SD 1.5，也不是 SD3/Flux。

使用方法

ComfyUI

放进 ComfyUI/models/checkpoints/，用 Load Checkpoint 节点加载，分辨率建议 1024x1024（SDXL 原生训练分辨率）。

WebUI (A1111 / Forge)

放进 models/Stable-diffusion/，刷新后选择 sen_v3。推荐参数：采样步数 25–30，CFG 5–7，采样器 DPM++ 2M Karras 或 Euler a。

diffusers

本仓库是单文件 checkpoint（原版 LDM 权重格式），可直接用 from_single_file 加载：

import torch
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline

pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_single_file(
    "sen_v3.safetensors",
    torch_dtype=torch.float16,
)
pipe.to("cuda")

image = pipe(
    prompt="a portrait of a girl, soft light, detailed",
    num_inference_steps=28,
    guidance_scale=6.0,
).images[0]
image.save("out.png")

模型来源与改动

• 基座：SDXL 1.0
• 微调方式 / 训练数据 / 触发词：待补充

限制与声明

• 生成内容由使用者自行负责，请遵守当地法律法规及所在平台的使用条款。
• 训练数据未做完整审计，可能存在偏见或对特定风格/人物的过拟合。
• 不支持商用前请自行核实基座模型（SDXL 1.0）的许可条款。