打开主菜单中的Settings(设置),左侧菜单选取最下方的Show all pages(显示所有页面),右侧会把所有的设置页的信息都集中罗列出来,所以页面很长。此时用网页搜索方式查找到“Quicksettings list”(快捷设置列表); ② 设置步骤二 找到Quicksettings list 设置项后,在下拉菜单中选择自己需要的若干项。大多数熟练使用者都会...
这两个参数控制生成图像的数量和频率。通过调整它们，可以批量生成多个图像，提高效率。适当的批次数和数量设置可以帮助你更快地获取所需的图像，特别是在寻找那“完美一张”时。提示词相关性（CFG Scale）CFG Scale参数控制提示词与生成图像之间的相关性。更高的数值意味着模型会更加专注于提示词的内容，生成更加符合...
采样步数:其实就是扩散模型进行扩散的 step(这里的“采样”就是“生成图片”的意思,并不是我们平常理解的从很多数据中抽出一部分的那个采样)。一般设置为 60 就已经很清楚了,用户可根据对显存大小和耗时进行调整。 高度/宽度:生成图片的 size 生成批次/每批数量:最终会生成“生成批次 x 每批数量”张图片,这里分...
默认是1,一次性生成1张,建议一次性生成4张或者以上,这样获得满意的图片概率会大一些,可以最多一次性生成最多100张。 但写得越大,一次性生成花费的时间越长,假设一张图30秒,设置10张就是300s,5分钟,100张则是3000s,50分钟。 本地化部署写到这里就告一段落了,可以开始愉快的玩耍了,祝你玩的开森,玩的愉快!
步骤 稳定扩散创建一个图像，从一个充满噪声的画布开始，并逐渐去噪，以达到最终输出。此参数控制这些去噪步骤的数量。通常，越高越好，但要达到一定程度。我们使用的默认值是25个步骤，这应该足以生成任何类型的图像.这里有一个关于在不同情况下使用步骤号的一般指南：如果您正在测试一个新的提示，并希望有快速的结果...
三、参数设置 1. 学习率 学习率是训练神经网络时的一个重要参数,它决定了模型在每一次迭代中参数更新的步长。在Stable Diffusion中,合适的学习率可以加速模型的收敛速度,提高训练效率。 2. 批处理大小 批处理大小是指在一次迭代中用于训练模型的样本数量。合适的批处理大小可以平衡计算资源和内存消耗,提高训练速度和...
●(word):是(word:1.1)的缩写,即对 word 设置1.1倍的权重。 ●((word)):属于嵌套结构,等价于((word:1.1):1.1),也等价于(word:1.21)倍的权重。 ●[word]:是(word:0.9)的缩写,即对 word 设置0.9倍的权重。 ●[[word]]:属于嵌套结构,等价于((word:0.9):0.9),也等价于(word:0.81)倍的权重。
引导介入时机 设置为0.1左右,引导退出时机设置为0.6左右。 最后不要忘记尺寸,要设置为和原图比例一致。 出图结果如下。如果这张不满意,可以多出几张,直到有自己喜欢的为止。 需要注意的是:打开 Control Net 后,出图速度会变得非常慢,所以,开始时建议大家把迭代步数和尺寸设置小一些,生成图片批次多设几张,待找到...
在ControlNet界面,启用该插件,预处理Preprocessor设置为None,即不进行预处理,模型设置为刚下载的模型,开始控制设置为0-0.1,终止控制设置为0.8-1,可以之后自行调参,控制模式设置为平衡,Resize Mode设置为 Resize and Fill。 模型参数设置 模型选择:我这里选择国风3, ...
请注意,在使用前请确保 ControlNet 设置下的路径与本地 Stable Diffusion 的路径同步 基本流程 点击Enable 启用该项 ControlNet Preprocessor 指预处理器,它将对输入的图像进行预处理。如果图像已经符合预处理后的结果,请选择 None。譬如,图中导入的图像已经是 OpenPose 需要的骨架图,那么 preprocessor 选择 none 即可...