anhuanli/sen_v3-diffusers

sen_v3 (diffusers format)

SDXL 1.0 架构文生图模型，diffusers 目录格式。

本仓库由单文件 checkpoint 转换而来，原始文件：anhuanli/sen_v3

为什么有两个仓库

仓库	格式	适用场景
anhuanli/sen_v3	单文件 .safetensors	ComfyUI / WebUI / AI-Toolkit 填本地路径
anhuanli/sen_v3-diffusers（本仓库）	diffusers 目录	from_pretrained() / AI-Toolkit 填仓库名 / 在线推理

精度说明

转换时按源文件的原始精度逐组件保留，未做额外降精度：

组件	精度	参数量
unet	float16	2.567 B
vae	float32	83.7 M
text_encoder (CLIP-L)	float16	123.1 M
text_encoder_2 (OpenCLIP bigG)	float16	694.7 M

VAE 保持 fp32 是刻意的：SDXL 的 VAE 在 fp16 下容易数值溢出（黑图、NaN）。vae.config.force_upcast 已设为 true。

已逐张量比对验证：UNet / VAE / 文本编码器的权重与源文件 maxdiff = 0.0（完全一致）。

使用方法

import torch
from diffusers import StableDiffusionXLPipeline

pipe = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained(
    "anhuanli/sen_v3-diffusers",
    torch_dtype=torch.float16,
).to("cuda")

image = pipe(
    prompt="a girl, soft light, detailed",
    num_inference_steps=28,
    guidance_scale=6.0,
    height=1024, width=1024,
).images[0]
image.save("out.png")

AI-Toolkit 用法

训练 LoRA 时，在 Name or Path 直接填：

anhuanli/sen_v3-diffusers

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平台条款。
• 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。
• 商用前请自行核实基座模型（SDXL 1.0）的许可条款。