AIGC - Stable Diffusion 学习踩坑实录总结_靠谱的轩轩

学习路径

1. 淘宝拼多多找教程就没必要了，我踩过坑，还跟店主纠缠过，付了钱，不过都退了，淘宝平台介入，啥都能解决，现在卖得都是搬运的 B 站里面的大佬视频，我目前正在不断关注 B 站大佬的各种课程，探索更深入的认识和了解

值的概念

在Stable Diffusion中，有很多要设置的参数，这些参数起到的作用非常重要，直接决定了出图的各种样子和质量，经过实践，我大概搞明白他们遵循的规律，因为程序员是要与AI对话的，所以所谓的指标，应该就是让AI放开在机的意思，就如踩油门一样，所以，所有的数字越大，AI越放飞自己，越小，AI就越收敛。

web-ui 控制台显存满了

1. 重启SD
2. 点中断次数多了，显存就容易崩

几个比较深入而系统的B站博主，这个博主值得跟呀，已经开始出进阶课程

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云端部署

1. 昨天 Nenly 同学推荐的 阿里云部署教程 很好，程序员比较喜欢阿里云，但是阿里云有坑，目前正在提工单给阿里云售后，学教程最麻烦的也是对方教的时候没事，你搞的时候莫名报错
   1. 阿里云这个大家坚决不要入坑，扣钱太厉害，还很模糊，建议后来者不要入坑
   2. 这个应该是老问题，就是不能离线下载，另外就是必须手动上传一个模型后，再去打开，周六再给别人讲时重新给验证一遍过程
   3. 阿里云这个等待程序员们升级镜像吧，一堆问题，面部修复不能用，outputs 文件夹不存图，还卡死，卡死必须刷新，体验感很差，后面看看下面两个吧。
   4. 阿里云售后给了一个新的镜像，新镜像的确修复了一些问题：http://registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/serverlessdevshanxie/sd-auto-nas:v3，还能写进去 outputs 了，给的是杭州的，如果需要北京，直接将 hangzhou 改为 beijing 即可

1. 另外还有秋叶推荐的 AutoGL，这个要先充 50 元，今晚试下
2. 还有就是轩轩推荐的 windows 远程方式，直接可以用秋叶安装包，还未来得及看具体操作；
3. 青椒云目前30一天，A4000 16G，速度的确很可以，感觉和轩轩用的4090的生成图速度差不多，很好用，如果有想训练lora的，可以临时租赁搞来用，windows系统，自带SD，但我还是直接用本地的stable diffusion，我本地的sd以后直接做成百度云同步，这样未来再使用青椒云时就可以类似docker的，完全镜像拷贝过去了

画手窍门

1. B站闹闹不闹刚出的教程几乎涵盖了各种绘制手的方法，建议多看几遍，里面有个新概念，我还没来得及看，叫LyCORIS C站上也有很多这个文件，估计是个好东西
2. 另外大模型画脚的能力很差，昨天在 C 站找到了一个不是太 NSFW 的 Lora，要开 anything，然后搜索feet，效果今天会尝试一下
   1. 昨天采用了 PS 的方式直接把脚 PS 上去，然后采用 depth 方式，图生图依然画不出来脚，说明大模型里面没有脚的概念是画不出来的，所以找到合适的 Lora 非常重要

C 站如何开通 Everything 过滤，开通这个就会出现很多 NSFW的模型切勿上班时间

1. 画手库最新作者搞了个 900 个，大家记得在 C 站下载，自带的好像才 20 个，具体我还没试，等待今晚实践一下

自带脚本

1. xyz可以对不同的提示词权重等各类自带的参数进行罗列比对，生成比对图，这个在找文生图理想图时特别方便，不用自己一张一次的生成后再确认
2. 提示词矩阵（prompt metrics）非常的有用，在想测试多个提示词效果时，这个可以非常方便的展示给你不同提示词带来的效果，很实用的功能；
3. 从文本导入就是提示词和参数这块被文本格式化了，类似于 shell 脚本的方式，--key=value 的方式来把多个 prompt 搞进去，同时生成多张图，来比对多个 prompt 的出图效果，也非常有用
4. xyz plot 这个生成图标真得非常方便，在同一个种子的情况下，图片生成的速度也很快，可以一下子看到所有重绘程度下的图像，然后根据自己的需要进行定向选择，不用老是抽卡，而且很容易定位到重绘程度的关键点，这里解决一个坑
   1. xyz prompt s/r 这个并不想B站课程说得替换值有个key，没有key，替换值的第一个值跟输入框中被替换的变量是相同的，例如<lora:xxx:0.9>，那么x轴的值为0.9,1,1.1,1.2,0.8,0.7...这样，其中0.9对应着0.9，这个设计还是停坑爹的，其他以此类推，依据youtube的视频：https://www.youtube.com/watch?v=46070DnOi0c

文生图

1. 文生图的意义就是为了给图生图做准备的,所以一开始不能设置太大,只是为了看个样子,真正要挖细节时,再开始搞成图生图
2. lora 在文生图的意义在于,将大模型的人物或者服饰,先变成需要的样子,然后在图生图中微调,通过对lora和重绘的设置将样貌和服饰一点点向着自己需要的方向发展.
3. 昨天又花费大半夜学习 posex做文生图，搞了一会才知道那几个点代表着脖子根，鼻子头，两只眼睛，两只耳朵，两只耳朵我一度认为是头发，另外是双肩点，手肘点，手腕点，屁股坐点，膝盖点，脚腕点，完全遵守透视图原理，差一点点都不行，例如你两只耳朵距离眼睛太远，就会出现双头，鼻子不在两眼之间，就会发生旋转，躺姿最难画，你理解的和 AI 理解的，不再一个层面，AI 有很多可能性，所以要配合 prompt 进行调节，这个最好自己先找个图，然后标好点，照着在 posex 中调节，不然复杂动作很难搞出来，同时模型有时并不支持你的动作，例如左手放在胸口，左肘抬起，就不好弄出来
4. C站的Lora和模型的确突破了我的想象力，好的坏的都有，什么词都可以搜，各种Lora组合能把一个人的样子和动作玩出花，只要你能想象到；
5. 与TG群里面的沟通发现，显存越大速度并不一定越快，只是出图的质量可以拉高，拼多多二手魔改22G特斯拉矿卡才600-1000，很值得后期买来跑高清图。
6. Additional Network 多 Lora UI 化配置，lora 的目录要放在extensions\sd-webui-additional-networks\models\lora目录下，迹寒 作者，想到将 SD lorg 目录直接发送快捷方式到xtensions\sd-webui-additional-networks\models下，的确挺方便
7. latent couple 分割区域只能，参考知乎作者：毁图师：嘴里塞饭型Stable Diffusion插件Composable Lora+Latene Couple（长图神器），该作者又找到了https://github.com/CodeZombie/latentcoupleregionmapper，里面给了一个工具：Latent Couple Region Mapper， 我大概猜出计算方式，B站这个视频是错的，纯属误导：https://www.bilibili.com/video/BV1j24y1g749，要避坑
   1. 计算的是宽高分块，占行总和:占列总和，值是总行/列数除以占比行列数，例如总行是8，占比行是3，总列是6，占比列是3，那就是8/3:6/2 = 2.6:2，位置应该算法更奇葩，好像是定点为为原点，假如还是8行6列，如果左上角为原点（0，0）那么坐标为（1,1)的话，色块宽高为2:5，那么x位置为1/5,y位置为1/2,这是一种信息压缩，否则无法用2位数来定义,固位置等于0.2:0.5 = 2:5，具体还没尝试，但是这个算法应该对的上给的工具，权重据说是提示词的强度。按照这个算法，这个latent couple做得还挺灵活的

图生图

1. 图生图的意义比文生图的意义要大的多,通过不断调整prompt和参数将一张图,向着自己要求的方向绘制,同时还可以借助姿势来帮助AI逐渐调整姿势,这个过程需要反复,通过调整重绘幅度提高AI的想象力,才能实现自己的目标
2. 重绘值：例如换衣服或者增减衣服,如果选择重绘在0.7以下,AI基本不敢有大动作联想,而达到0.7时,即意味着告诉AI它可以重绘70%的部分,这样AI就可以绽放想象力,所以重绘的概念大家就会很容易理解了,重绘值越低，图片变化幅度越低，如果是0，则不会做任何改变；
3. 对于衣服的处理，AI对黑色分辨率不高，即使让AI发挥想象力，AI对黑色仍然处理不太好，我想了个点子，就是将所有的服饰中的黑色全部搞成白色，这样AI就很容易识别出来。
4. 另外就是透明的处理，对衣服，尤其是汉服的处理，可以让其透明，透明程度，可以让AI一点点处理，同时提高重绘程度，来达到透明质地的效果。
5. lora 在图片重绘时的作用要大些，尤其用lora做局部重绘，效果比较好，我本来想找一下脚的lora，结果训练的人很少，且角度也很少，所以，目前AI虽然能把手画好了，但是脚画起来真是让人痛苦不堪，希望未来有大佬补足这一块。
6. 局部重绘，已经被融入PS了，也不知道PS怎么搞成图层的，不过这个创意很好，stable diffusion就是单张图片，之前我就在想，如果stable diffusion能做成图层，每渲染一层都进行模式叠加，那就强无敌了，也不知道底层AI是不是这样做的，但是专业的PS貌似已经解读出来了，我详细你不久的未来就会有大牛会搞出来图层的概念来
7. posex 无法画手，而且四肢的对应比较简单，不知道未来火柴人能不能做得更丰富些，openpose无法识别三维世界，虽然posex能输出三维立体的pose，但是AI不理解呀，它没有分层的概念后，还是靠抽象层去猜，一个抬起的手是在前还是在后，AI好像分不清，不知道我们的打开方式是不是不对，后期继续深入，看看别人怎么解决的
   1. 新版本的controlnet的姿势绘画达到脸部，手指的精准控制，posex插件已经过时了，直接使用poseeditor即可编辑
8. lora权重插件还没有研究，但是自己手写lora进行配置，的确多个lora可以组合效果，通过调节它们参数权重，可以将不同的lora风格加入到重绘当中，目前窍门还没有找到，只能下试，但目前来看，可以理解为层的概念，把最核心的大细节加大权重，小细节都比大lora小，就能实现主体风格不变，并且可以一直加细节
9. 最终需要微调的图，一定要记得固定住seed，不然AI无法把控在原来的已经形成的模型上，继续追加细节
10. AI 能听懂你的修图要求，这个之前没提过修图要求，只是让AI设计图，从无到有，实际上也可以从有到无，只要你提的要求符合模型中的词汇即可，这个还是要对模型怎么训练的，LLM的词如何转化AI能识别的意思，尤其是LLM的词有哪些可用，要了解一下
11. 图生图今天又学到了controlnet的depth的方式，之前用了posex来绘制了模型图，这个看起来能处理景深动作，不知道能不能与openpose在多通道中进行组合，这个等显卡到了，再测试
    1. 答案是完全可以，多通道只要启用，就可以同时起作用
12. 今天B站Nenly同学同学出了Controlnet新教程，不过也只是其他教程的拼凑起来的，没有太多新亮点，但对于新手来说，还是值得看看的，讲得挺细，Nenly讲得阿里云服务器部署，还没来得及搞，后台有空部署一下，现在有两个服务器平台可供选择，后期要分析两者那个比较便宜
13. 绘图：就是局部重绘的前奏，就是局部重绘，但是问题也会对整张图造成影响，但是蒙版区域的修复幅度更大些，而非蒙版地区的重绘幅度会小些
    1. 采用局部重绘（上传蒙版）的功能可以做到只改背景，而不重绘任何主体部分，所以该功能已被局部重绘（上传蒙版）取代
14. 下个探索方向，多 lora 在不同区域的渲染，lora 分层控制的深入学习
    1. lora 分层渲染，不是一幅图多风格渲染，而是某一风格的定向加强，例如衣服，身体，面部等几个点，多区域不同风格，理论上局部重绘解决问题的点，例如小柔的脸，绫波丽的服装，就比以前控制起来会好很多，一会试下；

身体
 
BODY:1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1
 
BODY0.5:1,1,1,1,1,1,0.2,1,0.2,0,0,0.8,1,1,1,1,1
 
脸部（脸型、发型、眼型、瞳色等）
 
FACE:1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0,0,0,0,0
 
FACE0.5:1,0,0,0,0,0,0,0,0.8,1,1,0.2,0,0,0,0,0
 
FACE0.2:1,0,0,0,0,0,0,0,0.2,0.6,0.8,0.2,0,0,0,0,0
 
修手专用
 
HAND:1,0,1,1,0.2,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0
 
服装（搭配tag使用）
 
CLOTHING:1,1,1,1,1,0,0.2,0,0.8,1,1,0.2,0,0,0,0,0
 
动作（搭配tag使用）
 
POSE:1,0,0,0,0,0,0.2,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0
 
上色风格（搭配tag使用）
 
PALETTE:1,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0.8,1,1,1,1,1
 
角色（去风格化）
 
KEEPCHAR:1,1,1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,0,0
 
背景（去风格化）
 
KEEPBG:1,1,1,1,1,1,0.2,1,0.2,0,0,0.8,1,1,1,0,0
 
减弱过拟合（等同于OUTALL）
 
REDUCEFIT:1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1

15. 另外一张图不同部位使用不同 lora 其中有一个最简单的教程是 Additional networks+controlnet 结合来处理的，其次就是 latent couple 和 composable lora 下面是附件网络的处理教程，回头补一下 latent couple 的经验

https://www.bilibili.com/video/BV1q84y1g7VX （additional network）

https://www.bilibili.com/video/BV1js4y1E7FS （latent couple）

放大注意事项

1. 图生图直接设置 768 或者1024 以上的图，stable diffusion 就会开始出现畸形，所以锁定在 1024 以下出图来保证图的不出现畸形，图细节 OK 之后，再选择放大
2. 高清修复R-ESRGEN++算法可以重绘很多细节，将脸部和身体不足之处进行等比放大，所以，这个是最好的方式；
3. upscale 插件就是个放大工具，不具备修复能力，原图进行放大，如果图生成的非常好了，可以用该方式进行放大

局部重绘

1. 更具细节的lora，对局部优化有质的提升，AI可以通过对整体图片的识别，这是大模型起到的作用，然后分析你要重绘的局部，思考如何将周边的图像融合进来，以达到更好的无缝衔接效果，这个过程需要你对lora参数进行调整，以及给AI重绘的幅度，两者结合就能很好的让AI知道重绘的点在哪里，然后经过多次随机和prompt的组合调整，就能弄出来符合你预想的图像
2. 于是商业价值就出来了，谁掌握了大量显卡，快速地给一堆人搞一堆lora，那么这个人以后就可以拿自己的lora搞事情了，甚至未来元宇宙，虚拟世界，都可以拿去用，这是服务于C端客户，同样B端客户的培训和指导，也是商机。
3. 局部重绘可以试试 inpaint 插件，今天可以学习一下，另外可以使用 photoshop 来将自己已经觉得不错的地方抹除掉，印章功能更快，用 photoshop 先打补丁，打完补丁，再让 AI 处理接缝不和谐的地方进行重绘，比如拼接胳膊，膝盖等部位，皮肤颜色过渡不均匀，AI 应该可以做的更好；
4. 通过靠谱的轩轩的课程讲解，仅模版，并且提高宽高比时就可以避免爆内存，另外 512 的基础上如果出现古神图像之后，则调整仅蒙版模式的边缘预留像素的大小，可以降低蒙版内的密度
   1. 潜变量噪声（理解为初始噪点）+重绘幅度(幅度可以理解为绘制进度)，通过 XYZ 脚本的方式可以看到不同重绘幅度的发生过程，这样对于局部重绘的理解非常友好；
5. 局部重绘（手涂模版）根据画笔的细腻情况和颜色选择，可以先手绘出来细节，然后不同颜色你用不同的提示词告诉计算机，计算机就会按照你给的草图，绘制局部的细节，这样我们就可以用不同颜色绘制不同层级的结构，类似与 PS 构图法方式，层层叠加上，就进行了重绘
6. 局部重绘（上传蒙版）则是给专业设计师，可以使用PS 中的磁性套索来精确选择模板，可以实现完美换衣的方式，这样结合衣服 LORA，就可以将衣服穿在模型模特身上，局部重绘白色的地方是蒙版，黑色的不分不是蒙版，跟局部重绘是反过来的
7. 批量处理，当我有 100 件衣服的时候，如何节省大量的人工处理？

视频重绘

1. 视频重绘的原理跟局部重绘的原理一致，差异点应该就像 After Effect 有图片批处理方式，例如局部重绘蒙版可以一次性追加到所有图片，如果人物动作幅度不大，AI 对蒙版区域的要求没那么严格，接下来的事情就是烧显卡，不过也比 3D 重新渲染速度要快？
   1. 这个已找到有个 movtomov 的插件，这个插件不能进行局部重绘，TG群传播的重绘视频都是用多帧渲染来做的，据说一张图要10分钟，而且显存还得12G，但极客魔法学院并没有说必须12G显存，具体还没来得及看，后期亲自上手后再给结论
   2. multi frame render enhanced-img2img，名字竟然不一样，粘贴过来

Stable Diffusion 商业化思考

1. 文生图可以提高你的想象力，将想象力的成本降到最低
2. 然后就是图生图，新设计者可以很快得到原公司设计风格的预览，很多大设计公司都是有自己的设计风格，储备了大量的产品，新进去的设计者要熟悉这种风格，并在这个基础上进行迭代，借助已经训练好的 Lora 可以事半功倍；
3. 设计公司训练好大模型，每个项目组再训练自己的lora，这样整个公司的风格整体划一，新的设计者进去后，就可以快速适应，只需要用prompt进行文生图，一天时间，新人就能很好的适应新公司的设计理念，且有很多东西可以直接拿来用，节省的成本可想而知；
4. 今天已经在一些群里看有人提供机器训练，并表示要共享Lora版权，说明这个方向已经有人开始在探索了，艺术设计这块最后还是会回到知识产权上面来

Stable Diffusion 对个人影响

1. 最近潜意识也开始运用扩散方式来渲染图像，它好像也学到新东西，看来 SD 团队对人脑是有了解的，以前不太清晰的画面，大脑通过这种逐步渲染的方式，可以原来越清楚，其实人真的是一个 AI，只是忘了自己的曾经，被统治的时间太长都失去了原有功能