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license: other
library_name: diffusers
pipeline_tag: text-to-image
tags:
- stable-diffusion
- stable-diffusion-xl
- sdxl
- text-to-image
- diffusers
language:
- zh
- en
base_model: stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0
---
# 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](https://huggingface.co/anhuanli/sen_v3)
## 为什么有两个仓库
| 仓库 | 格式 | 适用场景 |
| --- | --- | --- |
| [anhuanli/sen_v3](https://huggingface.co/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
```python
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。
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