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...
如果你在你的style中使用占位符 {prompt},它将把实际使用时 prompt 框中的任何内容替换到该位置,而不是把样式追加到你的提示中。 官方wiki 从txt文件中读取prompt批量生成图片 脚本框中选prompts from file or textbox 然后就可以把实现准备好的txt文件路径填到对应框中 或在脚本的输入框中输入 每行文本会对应...
在stable diffusion采样阶段,①首先用文本提示词作为指导条件,利用条件采样对图像进行去噪;② 采样器使用无条件采样对同一图像进行去噪,这里不使用文本指导,但它仍然会扩散到某一个图像,比如说下面的篮球或者红酒杯(它可以是任何随机主体);③ 扩散过程中实际上是计算条件采样和无条件采样的差异,并按照采样步数重复这个过...
二是从 Stable Diffusion 生成的图片中提取: Stable Diffusion WebUI中集成了一个查看图片提示词的工具,我们只要在“图像信息”这里上传一张图片,页面的右侧就会自动显示生成这张图片时的一些参数。不过这个生成信息是可以被抹除的,遇到了也不要惊讶。 原理 最后给感兴趣的同学介绍下 Stable Diffusion 中提示词的原理,...
Stable Diffusion技术把 AI 图像生成提高到了一个全新高度,文生图 Text to image 生成质量很大程度上取决于你的提示词 Prompt 好不好。本文从“如何写好提示词”出发,从提示词构成、调整规则和chatGPT辅助工具等角度,对文生图的提示词输入进行归纳总结。
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。
学习撰写提示词（Prompt）是使用Stable Diffusion（SD）的入门关键。以下步骤将引导您如何构建详尽且具体的提示词，以满足图像生成的需要。提示词分解为九个关键元素：1. 主题(subject)：明确您希望图像中呈现的内容。例如，一个施展魔法的女巫。避免模糊描述，如“一个女巫”，而应具体说明其外观、动作和...
import paddlehub as hubmodule = hub.Module(name="stable_diffusion")text_prompts = ["in the morning light,Overlooking TOKYO city by greg rutkowski and thomas kinkade,Trending on artstation."]当然我们很多小伙伴的英文并不是很好的情况下，可以使用paddlepaddle 下的中文模型 import paddlehub as hubmodule...
Stable Diffusion 技术把 AI 图像生成提高到了一个全新高度,文生图 Text to image 生成质量很大程度上取决于你的提示词 Prompt 好不好。本文从“如何写好提示词”出发,从提示词构成、调整规则和 chatGPT 辅助工具等角度,对文生图的提示词输入进行归纳总结。
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...