界面参数

  • 在运用 Stable Diffusion 开源 AI 绘画之前，需求了解一下绘画的界面和一些参数的意义
  • 现在 AI 绘画对中文提示词的作用不好，尽量运用英文提示词
  • 最主要一些参数如下：
  • Prompt： 正向提示词，也就是 tag，提示词越多，AI 绘图结果会愈加精准
  • Negative prompt： 反向提示词，也就是反向 tag
  • Width / Height：要生成的图片尺度。尺度越大，越耗功能，耗时越久。
  • CFG scale： AI 对描绘参数 Prompt 的倾向程度。值越小生成的图片越违背你的描绘，但越契合逻辑；值越大则生成的图片越契合你的描绘，但或许不契合逻辑。
  • Sampling method： 采样办法。有很多种，但只是采样算法上有不同，没有好坏之分，选用合适的即可。
  • Sampling steps： 采样步长。太小的话采样的随机性会很高，太大的话采样的功率会很低，回绝概率高
  • Seed： 随机数种子。生成每张图片时的随机种子，这个种子是用来作为确认分散初始状况的根底。不明白的话，用随机的即可
  • Restore faces： 面部修正，优化面部的，原理是调用一个神经网络模型对面部进行修正，影响面部。修正画面中人物的面部，但是非写实风格的人物敞开面部修正或许导致面部崩坏
  • Tiling： 无缝贴图，是一种老牌优化技能，即 CUDA 的矩阵乘法优化，影响出图速度和下降显存耗费，不过实践选上之后或许连正常的图都不出来了。打死不开
  • Highres.fix： 高分辨率修正，默许情况下，文生图在高分辨率下会生成非常混沌的图像。假如运用高清修正，会型首要按照指定的尺度生成一张图片，然后经过放大算法将图片分辨率扩大，以完成高清大图作用

最新版本 Stable Diffusion 开源 AI 绘画工具之使用篇

采样器

  • Euler a： 是个插画，tag 利用率仅次于 DPM2 和 DPM2 a，环境光效菜，构图有时奇葩
  • Euler： 柔和，也合适插画，环境细节与渲染好，背景模糊较深
  • Heun： 单次出土均匀质量比 Euler 和 Euler a 高，但速度最慢，高 step 表现好
  • DDIM： 合适宽画，速度偏低，高 step 表现较好，负面 tag 不够时发挥随意，环境光线与水汽作用好，写实欠安
  • DPM2： 该采样方式对 tag 的利用率最高，简直占用 80% 以上
  • DPM2 a： 简直与 DPM2 相同，只是在人物的时分或许有特写
  • PLMS： 单次出图质量仅次于 Heun
  • LMS： 质感 OA，饱和度与对比度偏低，更倾向于动画风格
  • LMS Karras： 会大改成优化的风格，写实欠安
  • DPM fast： 此为上界开发者所留传的测验工具，不合适魔术师运用

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文生图（txt2img）

  • 文生图（text2img）： 依据提示词 Prompt 的描绘生成相应的图片
  • 挑选 绘画模型（Stable Diffusion checkpoint） ► 文生图（txt2img） ► 填写正向提示词（Prompt） ► 填写反向提示词（Negative prompt） ► 挑选采样器（一般挑选DPM++ 2M Karras） ► 设置采样过程（一般设置30） ► 设置长宽（Width / Height，引荐 1024 * 1536） ► 点击生成（Generate）
  • 依据上面的过程，即可经过文字生成图片了，一般我们只要编写 Prompt 即可， Negative prompt 一般都是固定的，约束一下水印，低质量以及其他或许呈现的逻辑过错即可

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图生图（img2img）

  • 图生图（img2img）： 将一张图片依据提示词 Prompt 描绘的特点生成另一张新的图片
  • 挑选 绘画模型（Stable Diffusion checkpoint） ► 图生图（img2img） ► 填写正向提示词（Prompt） ► 填写反向提示词（Negative prompt） ► 挑选采样器（一般挑选DPM++ 2M Karras） ► 设置采样过程（一般设置30） ► 设置长宽（Width / Height，引荐 1024 * 1536） ► 点击生成（Generate）
  • 将上传一张图片到图生图中，进行测验一下，这里运用的是刚刚文生图的相片，依据上面的过程，点击生成，看看作用
  • 可以看出：AI 图生图，其实就是依据你上传的图片和你的 Prompt 生成一张跟上传差不多的相片

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标签权重

  • 在输入 Prompt 标签的时分，有时分想到啥就会写啥，默许写在前面的权重会最高
  • 在 stable Diffusion 中也可以经过特定符号提高关键词的权重
  • 其中 () 是加强权重，[] 是下降权重，{} 是 NAI 对 () 的“完成”，<> 用于嵌入
  • 例如：(eye) > [eye]，(eye:1.4) 会比正常情况多添加约 40%，(eye:0.6) 会削减约 40 % 
# 默许关键词是1.1倍
(eye) = (eye:1.1)
((eye)) = (eye:1.21)
(((eye))) = (eye:1.331)
((((eye)))) = (eye:1.4641)
(((((eye)))) = (eye:1.61051)
((((((eye)))))) = (eye:1.771561)
[eye] = (eye:0.9090909090909091)
[[eye]] = (eye:0.8264462809917355)
[[[eye]]] = (eye:0.7513148009015778)
[[[[eye]]]] = (eye:0.6830134553650707)
[[[[[eye]]]]] = (eye:0.6209213230591552)
[[[[[[eye]]]]]] = (eye:0.5644739300537775)

模型下载

  • 模型网站引荐：civitai.com/
  • 左上角的下拉框可以用来挑选模型，其中 v1-5-pruned-emaonly.safetensors 是默许模型
  • 默许的模型画出来的图片比较丑，所以我们需求下载更好更合适的模型来绘画
  • 每个模型偏重绘画的风格不一样，有些合适画人，有些合适画动漫，有些合适画风景，依据自己的需求挑选合适自己的绘画风格模型进行下载
  • 下载好模型，将模型文件放入到 models/Stable-diffusion 文件夹下，重载 UI，即可看到

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