Stable Diffusion
开源 AI
绘画之前,需要了解一下绘画的界面和一些参数的意义tag
,提示词越多,AI
绘图结果会更加精准tag
AI
对描述参数 Prompt
的倾向程度。值越小生成的图片越偏离你的描述,但越符合逻辑;值越大则生成的图片越符合你的描述,但可能不符合逻辑。CUDA
的矩阵乘法优化,影响出图速度和降低显存消耗,不过实际选上之后可能连正常的图都不出来了。打死不开tag
利用率仅次于 DPM2
和 DPM2 a
,环境光效菜,构图有时奇葩Euler
和 Euler a
高,但速度最慢,高 step
表现好step
表现较好,负面 tag
不够时发挥随意,环境光线与水汽效果好,写实不佳tag
的利用率最高,几乎占用 80%
以上DPM2
相同,只是在人物的时候可能有特写Heun
OA
,饱和度与对比度偏低,更倾向于动画风格Prompt
的描述生成相应的图片绘画模型(Stable Diffusion checkpoint)
► 文生图(txt2img)
► 填写正向提示词(Prompt)
► 填写反向提示词(Negative prompt)
► 选择采样器(一般选择DPM++ 2M Karras)
► 设置采样步骤(一般设置30)
► 设置长宽(Width / Height,推荐 1024 * 1536)
► 点击生成(Generate)
Prompt
即可, Negative prompt
一般都是固定的,限制一下水印,低质量以及其他可能出现的逻辑错误即可Prompt
描述的特点生成另一张新的图片绘画模型(Stable Diffusion checkpoint)
► 图生图(img2img)
► 填写正向提示词(Prompt)
► 填写反向提示词(Negative prompt)
► 选择采样器(一般选择DPM++ 2M Karras)
► 设置采样步骤(一般设置30)
► 设置长宽(Width / Height,推荐 1024 * 1536)
► 点击生成(Generate)
AI
图生图,其实就是根据你上传的图片和你的 Prompt
生成一张跟上传差不多的照片Prompt
标签的时候,有时候想到啥就会写啥,默认写在前面的权重会最高stable Diffusion
中也可以通过特定符号提升关键词的权重()
是加强权重,[]
是降低权重,{}
是 NAI
对 ()
的“实现”,<>
用于嵌入(eye) > [eye]
,(eye:1.4)
会比正常情况多增加约 40%
,(eye:0.6)
会减少约40 %
# 默认关键词是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)
v1-5-pruned-emaonly.safetensors
是默认模型models/Stable-diffusion
文件夹下,重载 UI
,即可看到原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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