一是从分享网站直接获取: 这里给大家介绍两个知名的 Stable Diffusion 提示词分享网站: C站:civitai.com/ 哩布哩布AI:liblib.ai/ 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...
启动 Stable Diffusion WebUI 后，在“扩展”中安装：方法二，下载扩展程序后，自己上传到 WebUI 的扩...
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...
Wd14 Tagger提示词反推插件 Tagger 提示词反推可以从任意图片中提取提示词。帮助理解图像的内容、创建创意图像、分析图像数据。 安装步骤: 打开Stable Diffusion Web UI 的Extensions选项卡,选择Install from URL选项。 输入以下地址安装:https://gitcode.com/picobyte/stable-diffusion-webui-wd14-tagger 安装完成后,...
Stable Diffusion WebUI 这种,通过文字,生成图片的工具,输入的提示词,都只能用英文。 现在有了这个插件,能够直接用中文写提示词,然后一键翻译为英文,用于生成图片。 这样,如果你还装了界面汉化插件,整个SD WebUI,就完全是在中文下运作了。完全不会英文也可以用来生成图片了。
Create出来的模型,会作为中间文件保存在stable-diffusion-webui/models/dreambooth路径下,而是包含logging、samples、working、db_config.json等多个子路径和文件的空间(而非ckpt文件),你可以把他理解成一个workspace,该空间作为中间文件。 其中,Source Checkpoint参数就是选择哪一个模型的参数作为初始化模型参数,模型路径...
Stable Diffusion WebUI 这种,通过文字,生成图片的工具,输入的提示词,都只能用英文。 现在有了这个插件,能够直接用中文写提示词,然后一键翻译为英文,用于生成图片。 这样,如果你还装了界面汉化插件,整个SD WebUI,就完全是在中文下运作了。完全不会英文也可以用来生成图片了。
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 ...
https://github.com/camenduru/stable-diffusion-webui-colab是一个开源的项目,目的是快速在 colab 中部署并使用 Stable Diffusion 模型(适用于没有显卡的用户)。该项目提供了一系列 Jupyter Notebook,可以在 Google Colab 上部署 Stable Diffusion Web UI。该项目的 GitHub 仓库中提供了不同模型的 .ipynb 文件,...
在stable diffusion webui中启用ControlNet，然后选择控制的类型即可。下面的 预处理器 和 模型 表示的就...