个人建议在0.5以下重绘幅度的算法中采用R-ESRGAN_4x+(真实照片类)或R-ESRGAN_4x+Anime6B(二次元动漫类)算法。 采样步数(Hires step)表示在执行该步骤时计算的步数,不用去管,保持默认就好。 重绘幅度(Denoising strength)即降噪强度,表示生成图像与原始输入图像内容变化的程度。低降噪强度意味着主要用于修复原图,而较...
首先是采样迭代步数,这个参数表示图片生成的过程中总共执行了多少步。数值越高,生成的笔画和细节就越多。一般情况下,设置为30左右即可。如果需要更多细节和毛皮等,可以尝试将其提高到40左右。 如果你的显卡性能不太好,为了快速测试新的关键词,可以先使用10-15的步数,找到自己喜欢的关键词后再将其调整为正常值。 ...
DDIM:可能是去噪扩散隐式模型(Denoising Diffusion Implicit Models)的缩写,这是一种生成模型。 PLMS:可能是某种线性多步方法的改进或变种。 UniPC:这个术语我不太熟悉,但Uni可能指的是“统一”或“单一”,PC可能是某种计算或方法的缩写。 DPM++2M SDE Exponential、DPM++2M SDE Heun Karras :这些术语结合了多种...
我们上传原图后可以使用Stable-Diffusion-WebUI的图片信息功能读取图片的关键词等信息,然后发送到图生图-局部重绘里即可;这里原图的关键词是:a girl, blue hair, Pink eyes, white shirt with green tie, red Pleated skirt, white leather boots 这次我们想要把人物的衣服进行修改,那么就把衣服部分涂抹掉。把提示词...
Stable Diffusion作为目前比较火的AI作画工作,已经火出圈了。相比MidJourney、DALL-E其他两个著名的AI作画工具,它以开源、免费闻名,更受大众所喜欢。 2、常见参数 作为一款AI作画工具,画质的好坏,主要受几大因素影响:模型、提示词、以及生成作画所涉及到的一些参数,如采样器、采样器迭代步数、重绘幅度及 ...
采样器（Samplers）目前好用的有 Euler，Euler a（更细腻），和 DDIM。推荐 Euler a 和 DDIM，新手推荐使用 Euler aEuler a 富有创造力，不同步数可以生产出不同的图片。调太高步数 (>30) 效果不会更好。DDIM 收敛快，但效率相对较低，因为需要很多 step 才能获得好的结果，适合在重绘时候使用LMS 和 PLMS ...
stable diffusion生成 参数: 模型: Ether Blu Mix VAE: 840000 采样方法: DPM++ 2M Karras 宽高:768X512 每批数量:1 随机数种子:3265398429(这个很关键,要复现我做的画面效果,就得有这个种子数)。 开高分辨率修复: 重绘步数:20 重绘幅度:0.3 放大算法:默认8X开头的 ...
Stable Diffusion WebUI中的图生图(img2img)中有一个参数是Denoising strength或者叫重绘幅度(Denoising),取值范围是0-1,默认设置0.75。 在WebUI中介绍如下: Determines how little respect the algorithm should have for image’s content. At 0, nothing will change, and at 1 you’ll get an unrelated (SE...
我们打开Stable-Diffusion-WebUI界面,点击图生图就可以看到局部重绘功能。 首先介绍一下局部重绘中的功能和使用: 1、缩放方式:若原图与设置尺寸不一致时,选择拉伸、裁切、填充会有不同的效果。 2、蒙版模糊:重绘蒙版内容就是重新画被涂掉的部分、重绘非蒙版内容就是重新画没有涂掉的部分 ...
i. Euler a是一种用于控制时间步长大小的可调参数,在Stable Diffusion中采用Euler时间步长采样方法。适当的Euler a值能够捕捉到细节和纹理,但如果值太大会导致过度拟合,生成图像出现噪点等不良效果。 ii. 一句话概括:采样生成速度最快,但是如果说在高细节图增加采样步数时,会产生不可控突变(如人物脸扭曲,细节扭曲等...