基于Cheng Lu等人的论文(改进后,后面又发表了一篇),在K-diffusion实现的2阶单步并使用了祖先采样(Ancestral sampling)的方法,受采样器设置中的eta参数影响;Cheng Lu的github中也提供已经实现的代码,并且可以自定义,1、2、3阶,和单步多步的选择,webui使用的是K-diffusion中已经固定好的版本。对细节感兴趣的小伙伴...
ComfyUI入门教程 Stable Diffusion专业节点式界面新手教学教程(附安装包) 1.7万 160 05:15:49 App 【Comfyui基础+实战】AI大佬耗时一周的Comfyui教程,Ai绘画进入“工作流时代”!Comfyui新手小白到精通教程 AIGC 人工智能 AI绘画 3.7万 233 12:15 App 【Comfyui】终极comfyui换装商业级工作流!轻松实现人物...
带有“Karras”标签的采样器使用 Karras 文章中推荐的noise schedule。和传统的采样器相比,你会发现噪声步长在接近尾声时变小了。这样的变化据说可以提高图像的质量。 卡拉斯噪音时间表 DDIM 和 PLMS DDIM(去噪扩散隐式模型)和 PLMS(伪线性多步法)是原始 Stable Diffusion v1 附带的采样器。DDIM是首批为扩散模型设计...
同样的也是先给结论，建议在 20-40之间，出图效果会更好。并不是越高越好 来看看效果 会发现步数到了60其实也还好，但同时需要考虑到性价比，步数越高也就意味着耗费的资源会越多，对机器的配置会更高。所以一般我们的步数设置到 20-40之间就可以了。接着上节课，我们继续讲解 Stable Diffusion Web UI 的使...
第一部分：界面最上端stable diffusion checkpoint 是我们选择的模型文件，我们下载的chilloutmixni模型，放置到models 文件夹下面的Stable-diffusion文件夹下，这里就可以选择使用。第二部分，便是Stable-diffusion webui项目的主要功能与设置操作 txt2img：顾名思义是通过文本的描述来生成图片img2img：有一张图片生成...
AI绘画：SD Web UI（一）Windows本地搭建 AI绘画：Stable Diffusion Web UI（二）插件及模型安装 有需要的的小伙伴可以在主页中查看。前面两篇说了如何在本地搭建Stable Diffusion Web UI以及如何安装插件及模型，这次记录一下WEB UI最基本的使用。主要是以文生图/txt2img为主。如果按照我前面的教程做了汉化，...
您可以使用Stable Diffusion WebUI创建类似壁纸的重复图案。 要启用tiling,我们还是在settings--> user interface ->Quicksettings list 中把tiling加上去: 现在我们在text2img选项中就可以看到tiling这个选项了,勾选上它,然后画一下花,看看什么效果: 可以看到这幅画是一个完美的平铺图片,你可以从上下左右任何方向拼接...
第一篇 文生图 一.基础模块 1.Stable Diffusion checkpoint: Stable Diffusion模型,俗称“大模型”。 2.SD VAE: 外挂VAE 模型。 3.Clip skip CLIP 终止层数,值越大丢失的提示词越多,Clip Skip和CFG Scale之间并没有相互作用,它们是完全不同的东西。(某乎可获得详细解析) ...
基于https://stable-diffusion-art.com/内的教程进行翻译与整理,帮助快速上手 stable-diffusion 的使用。 回到顶部 2. 环境 AWS DeepLearning AMI 回到顶部 3. 部署Stable Diffusion web UI Web UI github: https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui ...