把这段提示词复制到【图生图】中,并且在提示词前面加上照片级的质量控制语句,如下: 正向提示词:(photorealistic:1.3), (masterpiece, best quality,8k:1.2), (ultra-detailed, highres, extremely detailed ,absurdres, incredibly absurdres, huge filesize:1.1 ), 反向提示词:illustration, 3d, sepia, painting,...
翻译成英文就是:A young, stylish and beautiful girl standing on the street with a backdrop of a row of golden ginkgo trees.输入到Stable Diffusion的提示词框中,生成下面价格照片 这里存在两个问题,一是像画画,不像摄影;二是人物脸部有些扭曲。 我们可以先选择一张比较满意的风格,比如第2张。 复制底部...
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,...
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在我们使用Stable-Diffusion-WebUI绘制角色时,特别是二次元人物角色,不同的发型在塑造角色时,都会有不同的画面效果,通过准确的描述词可以塑造出不同的发型,但相信还是有小伙伴对于不同发型要如何写,具体发型关键词(tag)能够产生什么效果并不是很清楚,那么接下来我们就用具体的关键词tag来展示一下效果。
1)先在Mac或者Windows端,安装好Stable diffusion。 虽然都能用,但在window上会比在mac上要快很多。我还真的分别在Mac M2芯片电脑和Windows 4090显卡电脑上做了测试,用了一模一样的AI设置,一样的提示词,结果Mac出一张图大概需要1分20秒,而Windows 只用了14秒。
1、把下载好的文件放在Stable-diffusion文件夹里面。2、在novelai-webui目录下找到A启动器双击打开。3、接着就运行应用程序，出来的界面点击一键启动。4、接着就是运行启动程序，是一个大黑框，我们不管他。5、等他运行结束就会自动进入ai浏览器绘画界面；模型选择我们的真人模型chilloutmix。6、在提示词区写入我们...
姿势是原始Stable Diffusion比较难处理的一部分，在没有ControlNet的帮助下，要帮角色调整出一个你喜欢的姿势，必须花许多时间调整，跑许多次图抽奖。如果是牵涉到多角色，或者场景配合，那成功率会更低。有很多其他提示词会强烈影响到你的姿势提示词的成功率，例如一个要背影的提示词，如果同时有脸、眼睛、胸部等...
我们使用Stable Diffusion中的【X/Y/Z plot】脚本来做一个参数对比,将X轴设置为提示词相关性,取值范围是1-30(+5),代表着从1到30,每次增加5;将Y轴设置为重绘幅度,取值范围是0-1(+0.2),代表着从0到1,每次增加0.2 。 这个对比结果,电脑一共需要生成42张图片,结果如下: ...
首先在启动stabel diffusion 之前,进入VAE文件夹,将model.vae.pt文件改为1model.vae.pt,这一步很重要,VAE若自动加载,则训练必失败。 VAE 文件夹位置 随后启动stabel diffusion对于上述图像进行预处理。 VAE 设置为无(后续画图的时候再换回来) 设置反推提示词如下 ...