1. 原理 Sampling method即采样方法或采样器。 Sampling steps即采样步数。 为了生成图像,Stable Diffusion首先在潜在空间中生成完全随机的图像。然后噪声预测器估计图像的噪声。从图像中减去预测的噪声。这个过程重复十几次。最后,你会得到一个干净的图像。 这个去噪过程称为采样,采样所采用的方法就称为采样方法或采样...
stable difusion sampling methodStable Diffusion使用的sampling method是一种基于扩散模型实现的生成画像的算法,具体过程是从一张满是噪点的图开始,一点一点地向目标(prompt)“扩散”靠近。这就是扩散采样器的工作方式。简单地说,这些采样器是一种算法,它在每一步之后将生成的图像与文本提示符要求的图像进行比较,然后...
首先,按照上面的下载地址,下载好这些大模型的safetensors文件(safetensors是大模型的文件后缀名,具体介绍看这里),接着把safetensors文件放到项目路径"/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion"下面,然后重启项目,这样你就可以在Stable Diffusion checkpoint里选择合适的大模型了. 然后我们就可以开始生成图像了. ...
03 Stable Diffusion WebUI 主要功能介绍 文生图功能: 输入正向和反向提示词,在参数区设置参数就可以达到自己想要的效果: Sampling method:采样方法,推荐选择 Euler a 或 DPM++ 系列,采样速度快 Sampling steps:迭代步数,数值越大图像质量越好,生成时间也越长,一般控制在 30-50 就能出效果 Restore faces:可以优化脸...
●Sampling method:为采集方法,常用的有以下两种: ○写实风格:DPM++ SDE Karras ○偏动漫风格:DPM++ 2M Karras ●Sampling steps:为迭代步数。迭代步数越高,最终生成图片的清晰度和画质则越好,但是当迭代部署到达一定阈值之后,提升的性价比就越来越低。
stable diffusion sampling method Stochastic Diffusion Sampling(SDS)方法,是一种模拟反应性分子系统的微观采样技术。它利用微观能量函数进行随机抽样,有效地采样反应性分子系统的大量配置,以描述反应性分子系统物理性质和化学反应特性。SDS以类似梯度下降的方式,从一个分子配置出发,利用量子化学或者分子动力学计算来建立一...
我们将使用 AUTOMATIC1111 Stable Diffusion GUI 来执行放大。您可以在Windows、 Mac或 Google Colab上使用此 GUI 。 对于最后一种方法,我们需要Ultimate SD Upscale和ControlNet扩展。 Colab 用户 如果您使用本站提供的Colab Notebook,您只需在启动笔记本前选择ControlNet和Ultimate SD Upscale扩展。
Sampling method:采样方法。有很多种,但只是采样算法上有差别,没有好坏之分,选用适合的即可。 Sampling steps:采样步长。太小的话采样的随机性会很高,太大的话采样的效率会很低,拒绝概率高 Seed:随机数种子。生成每张图片时的随机种子,这个种子是用来作为确定扩散初始状态的基础。不懂的话,用随机的即可 ...
Stable Diffusion AI绘画提供了多种模型供用户选择,这些模型可以根据不同的绘画风格和需求进行下载和使用。模型文件通常可以在civitai等网站上找到,下载后需要放入指定的models文件夹中。 二、Stable Diffusion AI绘画的使用 1. 文生图(text2img) 文生图是Stable Diffusion AI绘画的核心功能之一,它可以根据用户输入的提...
接下来调整Stable Diffusion输出图片尺寸和细节等设置，可以根据以下提示项目进行调整：Sampling method：DPM++ SDE Karras Sampling steps（采样步数）：15~30 Restore faces（修脸）：勾选能防止破脸 Width（宽度）：自定义 Height（高度）：自定义 Batch count（输出图片数量）：自定义；数量越多速度越慢 Batch size...