Denoising strength 字面翻译是降噪强度,表现为最后生成图片对原始输入图像内容的变化程度。该值越高,放大后图像就比放大前图像差别越大。低 denoising 意味着修正原图,高 denoising 就和原图就没有大的相关性了。一般来讲阈值是 0.7 左右,超过 0.7 和原图基本上无关,0.3 以下就是稍微改一些。实际执行中,具体的执行...
假设容器位于「D:\Backup\Libraries\Desktop\stable-diffusion-webui-docker」,转换为 Linux 路径则是「/mnt/d/Backup/Libraries/Desktop/stable-diffusion-webui-docker」。 准备好 Linux 路径后,打开 WSL Ubuntu 执行命令cd /mnt/d/Backup/Libraries/Desktop/stable-diffusion-webui-docker,进入 Stable Diffusion Web...
以一张梗图为例,通过X/Y Plot绘图法,展示了Stable Diffusion1.4模型和NovelAILeak模型中CFGscale和Denoising strength两个参数的基本意义及其相互影响。 基本理解:扩散模型生成图像的过程是将以一张满是噪点的图为基准,一点一点地向目标(prompt)“扩散”靠近。其中,CFG可以大致理解为prompt对扩散过程的指导强度。CFG越...
现在我们知道图生图究竟是什么了,他所做的就是将初始的潜在空间图像设置为输入图片与一些噪声的混合。如果你将降噪强度(denoising strength)设置为1,那你获得的图片其实就等价于纯粹使用文本指令运行文本生成图片工具所得到的结果,因为此时这两种功能使用的初始潜在空间图像都是一个完全随机的噪声图。 我们了解了图生图的...
基于Cheng Lu等人的论文(改进后,后面又发表了一篇),在K-diffusion实现的2阶单步并使用了祖先采样(Ancestral sampling)的方法,受采样器设置中的eta参数影响;Cheng Lu的github中也提供已经实现的代码,并且可以自定义,1、2、3阶,和单步多步的选择,webui使用的是K-diffusion中已经固定好的版本。对细节感兴趣的小伙伴...
Denoising strength:重绘强度,默认0.75,低强度就是基本不重绘,越高重绘越强,融合越不好,所以默认即可 虽然图生图的参数比较多,但大多数的时候,我们选择默认即可,因为很多时候,只需要正确的选择而非过多的选择,个人也仅仅设置一下缩放模式、采样器、采样步骤和宽高进行出图 ...
一、基础模型和VAE配置 Stable Diffusion 大模型(checkpoint): 释义:一种深度学习文本到图像生成模型,也就是俗称底模(经常听到SD1.0,SD1.5, SD2.0.这是官方发布的版本),基于底模微调训练出来的就是大模型(checkpoint),微调过程中通常使用了大量高质量的图片,所以通常可以生成更高质量的图片,也就是Stable diffusion使...
设置masked content为Original,并调整denoising strength,基本满足90%的场景 调整masked content,看看哪个最终效果最好 如果webui的所有配置最终都不太好,则先在ps里把目标位置的形状与颜色调好,然后再做inpainting 回到顶部 5. 使用ESRGAN放大结果图片 使用SD模型最终生成的图片大小为512 x 512。一般来说,这种程度是不...
Denoising strength 降噪强度 仅在img2img(图生图)或 高清修复 时被应用,其表征最后生成图片对原始输入图像内容的变化程度。通过调整该值,可以降低对画风的影响,但也会弱化 img2img 能力。值越高 AI 对原图的参考程度就越低 (同时增加迭代次数)。 对于图生图来说,低意味着修正原图,高就和原图就没有大的相关性...