在使用 Stable Diffusion WebUI 进行文本生成时,首先需要熟悉一些基本语法和输入形式。 组成 1. 英文提示词 (English Prompts) 作用:构成提示词的基础,直接描述想要生成的图像内容、风格、情感等。 示例:如“sunset over the ocean”,“futuristic cityscape”。 2. 权重值 (Weights) 作用:指定提示词或其部分在生成...
在使用 Stable Diffusion WebUI 进行文本生成时,首先需要熟悉一些基本语法和输入形式。 组成 1. 英文提示词 (English Prompts) 作用:构成提示词的基础,直接描述想要生成的图像内容、风格、情感等。 示例:如“sunset over the ocean”,“futuristic cityscape”。 2. 权重值 (Weights) 作用:指定提示词或其部分在生...
version:"2.3"services:stable-diffusion-streamlit-onnxquantized:container_name:stable-diffusion-streamlit-onnxquantizedimage:lowinli98/stable-diffusion-streamlit-onnxquantized:v0.2expose:-8501ports:-"8501:8501"environment:-APP_TITLE=Stable Diffusion Streamlitrestart:alwaysvolumes:-/etc/localtime:/etc/local...
A method to fine tune weights for CLIP and Unet, the language model and the actual image de-noiser used by Stable Diffusion, generously donated to the world by our friends at Novel AI in autumn 2022. Works in the same way as Lora except for sharing weights for some layers. Multiplier ca...
在自然语言处理(NLP)领域中,稳定扩散(Stable Diffusion)是一种新兴的技术,它通过合成大规模的语言数据来提高模型的性能。本文将深入探讨稳定扩散在NLP中的应用,重点讲解其语法和参数设置,以期帮助读者更好地理解和应用这一技术。 什么是稳定扩散? 稳定扩散是一种利用大规模数据增强模型性能的技术。它通过整合来自不同...
以下,我将会用同一组关键词和不同的CKPT模型,直接在stable diffusion上出图,可以看一下对应的效果。 不要问我为什么这么奢侈,因为我直接用的liblibai 的在线sd,一键就能切换模型➕秒出图。 关键词如下: prompts:(masterpiece),(high quality), best quality,super detailed, (full detail),(4k),8k negative ...
Dreambooth可以把你任何喜欢的东西放入Stable Diffusion模型。 1.1. 什么是Dreambooth 最初由谷歌在2022年发布,是对SD模型的fine-tune技术。可以把自己喜欢的东西注入到SD模型中。 为什么称为Dreambooth?根据谷歌团队的解释:它就像一个照相馆,在对这个东西拍照后,就可以合成到你梦想中的任何地方。
本文基于 Stable diffusion WebUI 进行讲解(安装在 AutoDL 上,安装在本地电脑上的也同样适用本教程)。 初始界面: 文件目录结构: 上图红框中的 4 个文件夹是我们常用到的,embeddings 放置训练的 embedding 模型,它可以在我们使用基础模型时,再添加此模型进行叠加效果。
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...
https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5 在介绍文档里,可以看到,权重分为2种: v1-5-pruned-emaonly.ckpt - 4.27GB, ema-only weight. uses less VRAM - suitable for inference v1-5-pruned.ckpt - 7.7GB, ema+non-ema weights. uses more VRAM - suitable for fine-tuning ...