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,...
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。 一 背景介绍 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...
在Stable Diffusion的提示词输入中，大家都会看见右上角的0/75的字数统计。这是什么意思呢？此处的75代表：Stable Diffusion会将提示词按每75token（token 通俗理解就是输入的字符个数，1个字母/1个符号/1个空格都代表 1个 token）强制分为1组，同一组内，元素的位置和顺序不会影响权重差异，但会影响最终效果。...
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...
楚门:AI绘画教程:关键词 tag 衣服篇 一、简介 Stable Diffusion是一种类似于DALLE-2的人工智能艺术生成模型,可以通过正向和负向提示生成出令人印象深刻的艺术作品。 二、正向提示词 正向提示描述的是图像中应该包含的元素。非常重要的是,正向提示通常是按照特定结构创建的: (主题),(动作),(语境),(环境),(光照)...
1. Stable Diffusion 提示词篇 一. 提示词 1. 正向提示词 正面: (masterpiece:1.2), best quality, masterpiece, original, extremely detailed wallpaper, perfect lighting,(extremely detailed CG:1.2) 2. 反向提示词 反面: NSFW, (worst quality:2), (low quality:2), (normal quality:2), normal ...
A4000,Stable-Diffusion-WebUI 原创生成 可以发现: 模型在颜色识别中出现了问题,发色被污染为紫色,衣服的颜色没有识别出来。 图1 和图4 并没有提现出女孩在走路的状态。 提示词权重 针对这样的情况,市面上通用的解决方案是“提示词权重”。 提示词权的作用:增加某个词组的在模型识别时的重要程度。
1. 正面提示词 要写好一份提示词，遵循原则为尽可能详细并且具体，从不同角度进行详细描述。正面提示词万能公式：公式：主体+环境（背景）+质量风格+照明+色彩+情绪+构图。下面是一个提示词实例，如何给画面增加具体信息，仅供参考。主题内容：一艘/一群 宇宙飞船 一艘 废土/卡通风格的飞船 一艘 类似使命召唤 废土...
（是的，Stable Diffusion在去噪过程中会常常挑到我们没有指定的提示词，甚至会小机率挑到负面提示词！）结论：也就是说，当你算到你心仪的图片时，就可以靠重新排列正面、负面提示词创造出许多脸蛋，表情大致相同（因为你已经用正面提示词锁定了），但是动作姿态、光影与环境都不一样的图！挑到同一角色，但场景与...
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 ...