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...
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的炼丹炉已经架了有一段时间了,炼的(瑟)图也不少。但至今仍然是抄 + 改的模式,离开Ctrl CV似乎还是玩不动SD。我觉得这样不行,要想真正学会AI做图,我得进一步分析作品的Prompts和积累优秀的Tags。 为此找了很多Tag的辅助工具,无奈这些工具要么大而全,要么数据库有限。而无论是哪种,都无法满足...
先随机出一个噪声图片,然后一步步调整图片,向提示词 Prompt 靠拢。其实就是告诉 Stable Diffusion,这样的步骤应该进行多少次,步骤越多,每一步移动也就越小越精确,同时也成比例地增加生成图像所需要的时间。大部分采样器超过 50 步后意义就不大了 Restore faces:优化面部,绘制面部图像特别注意。原理是调用一个神经网...
docker-prompt-generator 是一个开源项目,可以利用模型反推出提示词,让你偷偷懒,无需琢磨怎么写prompt,只需要找一个差不多的模型反推一下,直接用就好了,支持支持 MidJourney、Stable Diffusion 等。 好比MidJourney官方新推出的功能,它支持一键从图片中解析出Prompt描述,并能够基于描述进行扩展,以便二次图片生成。我们...
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。
当前Stable Diffusion 模型使用基础的 stable-diffusion-v1-5,即 v1-5-pruned-emaonly.safetensors。 Stable Diffusion 的正向提示词是一种用来描述想要生成的图像的语言,可以通过不同的词语、符号、权重和相关性来控制生成图像的内容、风格和质量。正向提示词可以根据不同的场景和需求进行灵活的选择和组合,以达到理...
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。
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。