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这是一篇AI绘画的入门文章,后续会更新AI绘画系列的基本操作,常用指令,插件扩展,重绘,高清化,Lora等进阶操作,喜欢的小伙伴可以点点关注!
高效的利用 「Stable Diffusion」作出自己需要的图片
直接生成需要的图片
在已有图片基础上重绘图片
在已有图片基础上高清化图片
在介绍AI绘画使用技巧之前,先介绍几个重要的概念,便于理解AI 绘画的原理。
AI绘画的方式是扩散,与我们完全不同。
人类绘画需要打草稿、勾线描边,再去上色,对细节描边。
AI绘画的过程是先将原图片扩散,也就是将原图片的信息分散,这样能让AI更好的进行学习;学习之后,对扩散后图片重新去噪,将分散的信息重新转化为具有需求图片特质的信息,也就是生成特定内容图片。
下面我们通过三张图片来更好的理解这个过程。
第一张图片是原图片,信息清晰集中,内容可识别性强。
当图片扩散之后,信息也分散了,从而可以让 AI 更好的进行学习。
最后,AI 深度学习之后,生成出具有特定内容的图片,这里是生成出具有二次元特质的图片。
当然,这里说的都是比较通俗易懂的比喻,AI 绘画的真正过程,相比起来会更加复杂,会使用到许多专业的术语,之后有机会再作介绍。
stable diffusion
市面上的AI绘画的工具有很多,这里建议选择 「stable diffusion」。
作为一名全栈开发程序员,我一般选择工具都是开源优先。
「Stable Diffusion」正是目前主流的开源绘画工具。
优点如下:
开源,有能力的话可以自行研究代码
免费
对机器配置要求不高,可以本地进行部署
有有各路大佬在不断的更新迭代,插件完善
提到 stable diffusion,就不得不提到 stable diffusion web UI 了。
首先我们要明确一点,stable diffusion 并不是一款严格意义上的软件;他最早是 github 上开源的一堆代码,普通人要想使用的话,具有较高的门槛。
一位开源社区的大佬,基于这些代码做了一个可以在浏览器网页运行的程序,也就是 stable difusion web UI;这样一来,普通人在了解 AI 绘画的基本原理之后,也能通过直观的滑块和输入框去调整参数,从而利用 AI 生成图片。
同时,后来针对 stable diffusion 的插件,大部分也是基于 able diffusion web UI 来进行开发的。
尽管 stable fusion 对机器配置要求并不算太高,这里还是说一下具体的配置要求。
仅支持电脑,手机暂时无法使用.
并且操作系统需要是 Windows 或者是 mac ,建议 Win10 以上。
显卡是为独立显卡,并且最好是英伟达。
显卡的算力大小会显著影响作图的速度,如下:
同时显卡的显存会影响你可以绘制图像的最大分辨率。
这里仅根据自身经验,给出一份并不严谨的推荐清单:
我们在学习的时候,往往书籍源码难以理解,阅读困难,这时候视频教程教程是就很适合了,生动形象加上案例实战,科学有趣才能更方便的学习下去。
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