救老命了!Stable Diffusion 入门之30+采样方法 (Sampler)详解 1 采样方法是什么 Stable Diffusion 在生成图像前,会先生成一张完全随机的图像,然后噪声预测器会在图像中减去预测的噪声,随着这个步骤的不断重复最终会生成一张清晰的图像。整个去噪过程叫做采样,使用到的方法叫做采样方法或采样器。 采样过程中噪声计划控...
DDIM (Denoising Diffusion Implicit Model,去噪扩散隐式模型)和PLMS (Pseudo Linear Multi-Step method,伪线性多步法)是初始的1.0版本SD自带的采样器。 一般被认为是过时的而不再使用。 DPM系列 DPM (Diffusion probabilistic model solver,扩散概率模型求解器)是2022年发布的为扩散模型而设计的一系列采样器。 DPM++...
1. Euler Euler采样器是最简单、最快速的一种选择。它可以在较短的时间内生成图像，但可能缺少多样性。如果你对运行时间有严格的要求，或者你只需要一个大致的结果，那么选择Euler采样器是个不错的选择。2. Euler a（Eular ancestral）Euler a采样器相较于Euler更具多样性，可以以较少的步数产生很大的变化。不同...
《OpenPose插件 在Stable-Diffusion-webui中控制AI绘画人物动作》 https://huke88.com/article/8083.html
为了帮助用户高效率、低成本应对企业级复杂场景,函数计算团队正式推出 Stable Diffusion API Serverless 版解决方案,通过使用该方案,用户可以充分利用 Stable Diffusion +Serverless 技术优势快速开发上线 AI 绘画应用,期待为广大开发者 AI 绘画创业及变现提供思路。
Stable Diffusion是一种先进的深度学习模型,用于图像生成和文本到图像的转换。它提供了一个API,允许用户通过编程方式调用模型,实现各种图像处理和生成任务。本文将详细介绍如何调用Stable Diffusion API,并提供相应的代码示例,帮助读者更好地理解和使用该API。 1. API注册与认证 首先,您需要访问Stable Diffusion官方网站,...
stable diffusion Python API 文本到图像 API 的核心基础之一是生成图像的能力。查看下面的示例，了解如何通过我们的 API 执行基本图像生成调用。通过单击下面的链接在 Google Colab 中打开笔记本来现场试用！pip install stability-sdk 2.导入我们的依赖并设置我们的环境变量和API Key ...# Set up our initial ...
利用Tiled Diffusion 来放大或重绘图像 示例:从1024 * 800 放大到 4096 * 3200 ,使用默认参数 参数: 降噪= 0.4,步数 = 20,采样器 = Euler a,放大器 = RealESRGAN++,负面提示语=EasyNegative, 模型:Gf-style2 (4GB 版本), 提示词相关性(CFG Scale) = 14, Clip 跳过层(Clip Skip) = 2 方法(Method)...
官方文档:https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/API 运行方式 # 1. 首先需要在webui-user.bat中给COMMANDLINE_ARGS添加--api参数 # 2. 启动命令中需要添加nowebui python launch.py --nowebui 然后使用http://ip:port/docs即可查看官方文档,需要替换ip:port为自己的地址才能看到,官...
StableDiffusionTextToImg body = StableDiffusionTextToImg.builder().sampler_name("") .prompt("(cake:1.8),( 3D:1.8),( shadow:1.8),(best quality:1.25),( masterpiece:1.25), (ultra high res:1.25), (no human:1.3),<lora:tachi-e:1>,(white background:2)") ...