stable-diffusion-webui-master\models\Stable-diffusion 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...
并存放在stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/ 下。 而后我们在web UI 刷新checkpoint目录即可: 使用时,在 img2img 的 Inpaint 部分上传图片,并使用鼠标进行遮盖。然后输入prompt 词,即可替换遮盖内容。 4.1. inpainting参数解释 在做inpainting时,相关参数解释为: Denoising strength:控制最终图片与初始图片...
Stable Diffusion WebUI是一个基于gradio架构的AI绘画框架,不仅支持Stable Diffusion的最基础的文生图、图生图以及图像inpainting功能,还支持Stable Diffusion的很多拓展功能,很多与Stable Diffusion相关的拓展应用都可以用插件的方式安装在Stable Diffusion WebUI上,非常方便实用。 Stable Diffusion WebUI界面 得益于新手友好的...
提到降噪强度(denoising strength),大家一定不会陌生,这个参数是图生图中最关键的参数之一。今天在Stable Diffusion Art网站看到一篇介绍降噪强度(denoising strength)的文章(地址:https://stable-diffusion-art.com/denoising-strength/),个人觉得对大家理解降噪强度这个参数非常有帮助,所以这里整理出来,希望能帮助到大家。
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...
Stable Diffusion UI 界面参数介绍 -文生图模块 一、基础模型和VAE配置 Stable Diffusion 大模型(checkpoint): 释义:一种深度学习文本到图像生成模型,也就是俗称底模(经常听到SD1.0,SD1.5, SD2.0.这是官方发布的版本),基于底模微调训练出来的就是大模型(checkpoint),微调过程中通常使用了大量高质量的图片,所以通常...
Final denoising strength,最终去噪强度,我们在c步骤的时候重绘强度是0.3,设置最终0.66,那么脚本就会通过6次迭代,将重绘强度从0.3增加到0.66; Denoising strength curve,去噪强度曲线,选项分别是激进、线性、懒惰?什么意思呢,就好像大家的显卡风扇转速,显卡开始工作,温度开始上升,有的风扇温度一升高转速就噌的一下上去了...
Denoising strength(重绘幅度): 放大后修改细节的程度可以通过一个从0到1的数值来表示,数值越大,AI的创意就越多,同时也会使生成的图像越偏离原始图像。 现在再去学习别人的生成参数是不是轻松了许多呢 五、下载学习 SD WEBUI传送门: http://ai95.microsoft-cloud.cn/d/9289114-56534526-28c22a?p=ai95 ...
本地部署Stable Diffusion 系统配置需求 环境准备 安装Git 安装Python 配置国内源 安装Stable Diffusion Web Ui 模型安装 使用Stable Diffusion Web Ui 界面介绍 txt2img img2img 界面汉化 prompt语法 示例 模型 Prompt Negative prompt 参数设置 生成 Stable Diffusion资源列表 ...
在Stable diffusion模型中,denoiser扮演着核心角色。它在每个采样步骤中对噪声图像进行预测,并通过采样方法将其从图像中减去。 Denoising strength Denoising strength对图像在img2img过程中的变化程度进行了控制。它的取值范围是从0到1。当取值为0时,表示图像没有发生变化;当取值为1时,表示输入图像完全改变。