在stable diffusion 采样阶段,① 首先用文本提示词作为指导条件,利用条件采样对图像进行去噪;② 采样器使用无条件采样对同一图像进行去噪,这里不使用文本指导,但它仍然会扩散到某一个图像,比如说下面的篮球或者红酒杯(它可以是任何随机主体);③ 扩散过程中实际上是计算条件采样和无条件采样的差异,并按照采样步数重复这...
你会在Stable Diffusion WebUI看到以下框框：正面和负面prompt 第一个框框是提示词 (Prompt) 告诉AI要...
生成脚本,创建一个 test.py GPU 版: import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline model_id = "CompVis/stable-diffusion-v1-4" device = "cuda" pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16) pipe = pipe.to(device) prompt = "a photo of an ast...
选择适当的尺寸和分辨率:Stable Diffusion生成的画作尺寸和分辨率取决于您所使用的参数。因此,在开始创作之前,您需要选择适当的尺寸和分辨率。这将有助于确保您的画作在细节和清晰度方面表现出色。 使用描述性关键字:描述性关键字可以帮助AI更好地理解您的创意和意图,并生成更符合您期望的画作。例如,如果您想要创作一...
选择我们需要使用的模型,进入它的主页后,点击download,我们将路径选择webui的安装目录的models里的stable-diffusion文件夹里,我的是 -->D:\sd\stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion 这样下载好后,重新启动就可以加载新模型了。下载好模型后文件夹里内容是这样的。
Stable Diffusion 技术把 AI 图像生成提高到了一个全新高度,文生图 Text to image 生成质量很大程度上取决于你的提示词 Prompt 好不好。本文从“如何写好提示词”出发,从提示词构成、调整规则和 chatGPT 辅助工具等角度,对文生图的提示词输入进行归纳总结。
Stable Diffusion是一种文生图AI模型,由互联网上数百万图像和文本描述对训练而来,通过理解文本描述与图像信息的内在关联,不断利用扩散过程进而得到满意的生成图片[1]。 比如,通过一串提示词,midjourney会输出这样的情侣合照: A pair of young Chinese lovers, wearing jackets and jeans, sitting on the roof, the ...
Stable Diffusion技术把 AI 图像生成提高到了一个全新高度,文生图 Text to image 生成质量很大程度上取决于你的提示词 Prompt 好不好。本文从“如何写好提示词”出发,从提示词构成、调整规则和chatGPT辅助工具等角度,对文生图的提示词输入进行归纳总结。
Stable Diffusion 技术把 AI 图像生成提高到了一个全新高度,文生图 Text to image 生成质量很大程度上取决于你的提示词 Prompt 好不好。本文从“如何写好提示词”出发,从提示词构成、调整规则和 chatGPT 辅助工具等角度,对文生图的提示词输入进行归纳总结。
安装完成后,在Windows操作系统中进入stable-diffusion-webui根目录,然后双击webui-user.bat文件即可开启本地运行服务,在浏览器中输入http://localhost:7860加载如下所示的界面。在txt2img输入框中输入需要生图图像的的正向关键词和反向关键词,点击Generate按钮即可生成图像。