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,我们简单介绍一下stable diffusion的相关原理。这里简单地可以把模型理解为一个迭代过程——从文本输入生成随机噪声开始的重复循环,每一步都会消除一些噪声,并随着迭代步数的增加会产生更高质量的图像。而当完成所需的步骤数时,重复就会停止(可以结合第五节采样方式来看)。 一般来说,大约25个采样步骤(20个也可以...
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 ...
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。 ...
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 使用指南 资料主要来源:赛博佛祖们、AiDraw、知乎 以及其他网络资料的补充 1.调参基础 常用参数介绍 Prompt(提示词):对你想要生成的东西进行文字描述。 Negative prompt(反向提示词):用文字描述你不希望在图像中出现的东西。 Sampling Steps(采样步数):扩散模型的工作方式是从随机高斯噪声向符合提示的...
我们启动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 ...
Sampling Steps(采样步数)Stable Diffusion 的工作方式是从以随机高斯噪声起步,向符合提示的图像一步步降噪接近。随着步数增多,可以得到对目标更小、更精确的图像。但增加步数也会增加生成图像所需的时间。增加步数的边际收益递减,取决于采样器。一般开到 20~30。
①Euler 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。②一句话概括：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，...
在之前的采样迭代步数对比的基础上，我在上面增加了所有采样方法的对比，以便进行纵向比较：从速度方面来看，DDIM的速度最快，而DPM Adaptive则较慢：但是这个对比只能作为参考，因为不同的采样方法可能对不同的模型产生不同的影响。因此，对于采样方法的选择，我认为最好的方法便是尝试，以及根据个人的喜好进行选择。