先来说明一下这个参数作用：整个Hires. fix过程你可以理解为我们在图像进行放大后，再基于该图像进行了二次生成。这个Hires steps就是我们二次生成时的步数，如果数值保持为0，就代表和原有图像生成时的步数相同。由于该步数对最终图像影响很大，所以生成图片时还请自行尝试对你模型和提示词和采样方法比较适合的步数。...
模型的类型可以通过Stable Diffusion 法术解析检测。 大模型(Ckpt):放入 models\Stable-diffusion VAE 模型: 一些大模型需要配合 vae 使用,对应的 vae 同样放置在 models\Stable-diffusion 或 models\VAE 目录,然后在 webui 的设置栏目选择。 Lora/LoHA/LoCon 模型:放入 extensions\sd-webui-additional-networks\model...
Lora Weight 1: 1.2, vae_name: automatic, Hires resize: 1024x1536, Hires steps: 30, Hires u...
在右下角有一个"Copy Generation Data"的按钮，按下去之后就能得到完整的提示词，甚至连他使用的Model跟Sampler都能看到：8k portrait of beautiful cyborg with brown hair, intricate, elegant, highly detailed, majestic, digital photography, art by artgerm and ruan jia and greg rutkowski surreal painting gol...
在使用Stable Diffusion进行图像处理时，通过勾选 “Highres. fix” 来启用高清修复功能。默认情况下，当图像在高分辨率下生成时，可能会导致图像变得非常混沌。而使用高清修复功能，则能够首先按照指定的尺寸生成一张图片，然后通过放大算法将图片的分辨率扩大，从而实现高清大图效果。最终的图像尺寸为原分辨率乘以缩放系数...
Steps: 25, Sampler: DPM++ SDE Karras, CFG scale: 7, Seed: 1100789359, Size: 960x540, Model hash: 4078eb4174, Model: 3Guofeng3_v33, Denoising strength: 0.7, ENSD: 31337, Version: v1.2.1, Hires upscale: 2, Hires upscaler: Latent 注：本文源自乾坤AI，作者：德里克文，更多内容请关注...
Sampling Steps(采样步数)Stable Diffusion 的工作方式是从以随机高斯噪声起步,向符合提示的图像一步步降噪接近。随着步数增多,可以得到对目标更小、更精确的图像。但增加步数也会增加生成图像所需的时间。增加步数的边际收益递减,取决于采样器。一般开到 20~30。
模型文件即checkpoint是已经包含了vae(用于从隐空间解码,详见第一篇)相关参数,但是stable diffusion官方和novelai泄露出来的文件都有额外的vae,因为这些vae针对面部或者其他一些细节做了改良,所以加载vae文件实际是替换了模型文件中原有的与vae相关的参数。 当然由此引发的问题就是,如果你的模型原本的效果就很好,盲目加载...
Sampling Steps(采样步数)Stable Diffusion 的工作方式是从以随机高斯噪声起步,向符合提示的图像一步步降噪接近。随着步数增多,可以得到对目标更小、更精确的图像。但增加步数也会增加生成图像所需的时间。增加步数的边际收益递减,取决于采样器。一般开到 20~30。
今天我们要分享的是Stable Diffusion提示词的语法书写以及相关注意事项。 其实写这篇文章我觉得特别难写,因为自己在使用方面的沉淀本来就不够,而且可能还会涉及到许多原理层面的问题我自己也不是特别懂。 但是要写有关SD的内容,提示词是一个必不可少的话题,因此今天的内容不算是一个野教程,而是基于我在网上查找资料...