训练过程中会生成几张采样图片,保存在 /root/autodl-tmp/train/dudu/model/sample ,可以打开看看训练的效果: 为了实际体验,需要把模型文件先下载到本地,然后再上传到 Stable Diffusion WebUI,使用文生图生成图片,参考参数: 大模型:realisticVisionV51_v51VAE,其它真实模型也可以试试。 提示词:masterpiece, best qu...
(如果是要从Hagging Face加载模型,也可以指定模型的url与token。URL的格式应为‘runwayml/stable-diffusion-v1-5’这种。原始checkpoint会提取到models/dreambooth/MODELNAME/working目录) 然后点击Create,耗时1-2分钟左右。创建完毕后,UI会显示新模型目录已经设置好。 选择刚创建好的模型: 回到顶部 3. Class概念解释...
训练过程中会生成几张采样图片,保存在 /root/autodl-tmp/train/dudu/model/sample ,可以打开看看训练的效果: 为了实际体验,需要把模型文件先下载到本地,然后再上传到 Stable Diffusion WebUI,使用文生图生成图片,参考参数: 大模型:realisticVisionV51_v51VAE,其它真实模型也可以试试。 提示词:masterpiece, best qu...
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...
大模型更偏向工程领域,对于stable diffusion这种大模型,普通人以个人或者以小型实验室为单位是很难从规模上做出突破的,这其实也是好事,说明AI领域正在一步步走向成熟。事实上,以Google为代表的大公司还是无私慷慨的,将自己训练出的模型直接免费开源,还提供了Google Colab实验平台,国内的百度也对标开发了AI Studio平台,...
保存自制prompt风格style.csvhttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Features#styles 从txt文件中读取prompt批量生成图片 prompt 权重更改语法 在提示中使用()会增加模型对所包围的词的注意 (也即提高权重),而 [ ] 则会减少相应词的权重 (基本用不着) ...
本示例中上传图片的路径为/root/stable-diffusion-webui/test_imgs。 在Training Prompts和Sample Prompts区域,配置以下参数。 Instance Prompt:输入对数据集物体的描述,格式例如:a <物体名称> <物体类别>。本示例输入a yunxiaobao doll。 Class Prompt:输入数据集物体的类别,格式例如:a <物体类别>,本示例输入a ...
Do these prompts only work with Stable Diffusion? No, they can also be used forMidjourney,DALL·E 2and other similar projects. In general the results will always depend on the chosen sampling method, dimensions of the image, chosen model and many other factors. The results will be different...
由于SD采用的autoencoder是基于KL-reg的,所以这个autoencoder在编码图像时其实得到的是一个高斯分布DiagonalGaussianDistribution(分布的均值和标准差),然后通过调用sample方法来采样一个具体的latent(调用mode方法可以得到均值)。由于KL-reg的权重系数非常小,实际得到latent的标准差还是比较大的,latent diffusion论文中提出了...
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...