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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
既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上大数据知识点,真正体系化!
由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新
路线、讲解视频,并且后续会持续更新**
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