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〔003〕Stable Diffusion 之 界面参数和基础使用 篇_stable diffusion 参数设置_stable diffusion prompt 参数详解

stable diffusion prompt 参数详解
✨ 目录

▷ 界面参数

  • 在使用 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
  • 目前 AI 绘画对中文提示词的效果不好,尽量使用英文提示词
  • 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 绘图结果会更加精准
  • Negative prompt: 反向提示词,也就是反向 tag
  • Width / Height:要生成的图片尺寸。尺寸越大,越耗性能,耗时越久。
  • CFG scale: 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。
  • Sampling method: 采样方法。有很多种,但只是采样算法上有差别,没有好坏之分,选用适合的即可。
  • Sampling steps: 采样步长。太小的话采样的随机性会很高,太大的话采样的效率会很低,拒绝概率高
  • 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定扩散初始状态的基础。不懂的话,用随机的即可
  • Restore faces: 面部修复,优化面部的,原理是调用一个神经网络模型对面部进行修复,影响面部。修复画面中人物的面部,但是非写实风格的人物开启面部修复可能导致面部崩坏
  • Tiling: 无缝贴图,是一种老牌优化技术,即 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
  • Highres.fix: 高分辨率修复,默认情况下,文生图在高分辨率下会生成非常混沌的图像。如果使用高清修复,会型首先按照指定的尺寸生成一张图片,然后通过放大算法将图片分辨率扩大,以实现高清大图效果

AI 绘画

▷ 采样器

  • Euler a: 是个插画,tag 利用率仅次于 DPM2DPM2 a,环境光效菜,构图有时奇葩
  • Euler: 柔和,也适合插画,环境细节与渲染好,背景模糊较深
  • Heun: 单次出土平均质量比 EulerEuler a 高,但速度最慢,高 step 表现好
  • DDIM: 适合宽画,速度偏低,高 step 表现较好,负面 tag 不够时发挥随意,环境光线与水汽效果好,写实不佳
  • DPM2: 该采样方式对 tag 的利用率最高,几乎占用 80% 以上
  • DPM2 a: 几乎与 DPM2 相同,只是在人物的时候可能有特写
  • 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,写实不佳
  • DPM fast: 此为上界开发者所遗留的测试工具,不适合魔术师使用

采样器列表

▷ 文生图(txt2img)

  • 文生图(text2img): 根据提示词 Prompt 的描述生成相应的图片
  • 选择 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)
  • 根据上面的步骤,即可通过文字生成图片了,一般我们只要编写 Prompt 即可, Negative prompt 一般都是固定的,限制一下水印,低质量以及其他可能出现的逻辑错误即可

文生图

▷ 图生图(img2img)

  • 图生图(img2img): 将一张图片根据提示词 Prompt 描述的特点生成另一张新的图片
  • 选择 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)
  • 将上传一张图片到图生图中,进行测试一下,这里使用的是刚刚文生图的照片,根据上面的步骤,点击生成,看看效果
  • 可以看出: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

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