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个过...
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,...
数字大于1理解为第X步前为关键词1,第X步后变成关键词2,如:[1man:flower:20] 数字小于1理解为总步数的百分之X前为关键词1,之后变成关键词2,如:[1man:flower:0.5] [cat:dog:10] [cat:dog:0.5] 写法2:[关键词:数字] 即 [tag:when] 从XX比例/步开始画关键词的内容,如:[flower:0.5] 或 [flower:...
想混合多个要素时使用|,相当于and - 要突出或忽略某个提示词,可以增大或减小其在整体提示词中的权重,有以下几种方式: (提示词:权重数值),大于1增强,小于1减弱 (((提示词))),每套一层()括号增强1.1倍 [[[提示词]]],每套一层[]括号减弱1.1倍 以DreamShaper8 SD1.5为例 正面提示词为: 23 years old fe...
并且关键词的权重为1与不设置权重的效果是不一样的，Stable Diffusion会对设置了权重的关键词进行重点...
1、Stable Diffusion不是什么都懂。有些词如果库里没有,它是无法理解的。所以我们要更多地使用Web UI中给出的常用提示词。 2、提示词之间会相互污染。所以提示词不是越多越好,要尽可能地做减法。 三、提示词结构 提示词分为正向提示词【常规写法三三段:(画面质量)(画面主体内容)(其他细节/背景)】 ...
相较于简单易上手的Midjourney，Stable Diffusion的咒语上除了prompt（正向关键词）外，还有Negative prompt反向关键词。顾名思义，正向提示词用于描述想要生成的图像内容，而反向关键词用于控制不想出现在图像中的内容，比如目前很多模型还无法理解的手部构造，为了避免出现变形，我们可以提前在反向关键词中输入手部相关的...
3. 提示词相关性 Stable Diffusion 中的提示词相关性指的是输入提示词对生成图像的影响程度。当我们提高提示词相关性时，生成的图像将更符合提示信息的样子；相反，如果提示词相关性较低，对应的权重也较小，则生成的图像会更加随机。因此，通过调整提示词相关性，可以引导模型生成更符合预期的样本，从而提高生成的...
如果我们给关键词加一个括号,变成:(curly hair) 这时候“卷发”的权重就变成了1.1 如果想要调更高数值,我们不用继续加括号 只要在在关键词后面加冒号,再加上一个数值就可以了,现在就变成了:(curly hair:1.2) 这个时候“卷发”的权重就是1.2 这样生成的照片里面就有很明显的卷发了 ...
接下来是在Stable-diffusion中关于头发颜色的关键词写法: 1、“|”是在Stable-diffusion关键词中写法之一,可以把前后2个单词进行混色,例如:red|blue hair ,也可以换做其他颜色,就是2个颜色的混合颜色的头发 2、当我们要控制某个颜色在指定出图步数介入时,可以这么写“[blonde:blue:5] hair”,用:进行生成图片时...