Stable Diffusion是一种利用深度学习技术进行图像创造的神奇艺术，而在这些图像诞生的过程中，风格提示词（prompt）就像是一位操控舞台的魔法师，发挥着举足轻重的作用。本系列特别为您收集整理了100多种Stable Diffusion风格提示词，我们将通过SDXL一一测试，并将每一种风格的效果图展现出来，让您一目了然。敬请期待这...
即使设置“权重”也只能缓解“污染”程度,因为﹝污染机制﹞是CLIP模型(Text Encoder)快速整段理解prompt所带来的“副作用”,现阶段从技术角度来说,确实是无法完全避免的。 编者注:CLIP模型的text decoder用的是NLP领域的trainsformer(craoss attention),解码prompt的时候,是整段整段的,速度快,且前后文联系较强,刚开...
pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained( 'stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0', use_safetensors=True, torch_dtype=torch.float16, variant='fp16',)pipe.enable_sequential_cpu_offload()generator = torch.Generator(device='cuda')for i, generation in enumerate(queue, start=1): generato...
pipe = AutoPipelineForText2Image.from_pretrained( 'stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0', use_safetensors=True, torch_dtype=torch.float16, variant='fp16', ).to('cuda') generator = torch.Generator(device='cuda') for i, generation in enumerate(queue, start=1): generator...
Stable Diffusion-XL(以下简称“SD-XL”)是当下最常用的文生图扩散模型。本文将介绍如何利用prompt优化Stable Diffusion-XL的生成效果。 本篇Cookbook分为两个部分: 第一部分通过两个常见的prompt场景案例,带您快速上手我们的优化方法。 第二部分通过基于中文应用场景的测试,验证了我们的优化方法的可行性和有效性。 ...
使用Stable Diffusion AI生成图像的过程相对直观和简单。首先,你需要为模型提供一个描述性的文本,也就是所谓的“Prompt”。这个提示将作为模型生成图像的基础,指导AI理解你想要的图像类型和风格。 例如,如果你想要生成一个关于“姜饼屋”的图像,你可以给出如下的提示: ...
要用好 Stable Diffusion,最最重要的就是掌握 Prompt(提示词)。由于提示词对于生成图的影响甚大,所以被称为魔法,用得好惊天动地,用不好魂飞魄散 🐶。 因此本篇整理下提示词的语法(魔法咒语)、如何使用(如何吟唱)、以及一些需要注意的细节问题(避免翻车)
Stable Diffusion 还支持通过步骤控制语法来让某些元素从第几步开始绘制,到第几步结束。 比如[cat:10]指从第十步开始画猫,而[cat::20]表示在第二十步结束画猫。也可以组合使用,比如:[[cat::20]:10]代表从第十步开始第二十步结束。 关键字占比控制 ...
stable diffusion prompt手册stable diffusion prompt手册 稳定扩散是一种在物理、化学以及生物领域中常见的一种现象。它描述了物质或者信息从高浓度向低浓度的分布过程,该过程直到达到平衡状态才会停止。在本篇文章中,我们将探讨稳定扩散的概念和应用,以及与之相关的一些实例和实验。 稳定扩散的概念可以用扩散方程来描述,...
使用以下步骤使用 TensorRT 优化的 Stable Diffusion XL 生成图像。 克隆TensorRT OSS 资源库: git clone https://github.com/NVIDIA/TensorRT.git-b release/9.2--single-branch cd TensorRT 安装NVIDIA-docker并启动 PyTorch 容器: docker run--rm-it--gpusall-v $PWD:/workspace nvcr.io...