这个功能生成的TAG非常准确。 ● 反推算法 优先选择wd14-vit-v2-git,这个算法非常优秀, 其他算法在物品识别和Tag准确度上略有差异,但wd14-vit-v2-git真的是吊打其他算法,推算很快,Tag又很准确,选它准没错。 注意:如果你经常反推Tag,你的显存会加载很多模型,这时就需要点下 卸载显存中所有反推模型,使得显存占有...
tag语法 分隔:不同的关键词tag之间,需要使用英文逗号,分隔,逗号前后有空格或者换行是不碍事的ex:1girl,loli,long hair,low twintails(1个女孩,loli,长发,低双马尾) 混合:WebUi 使用 | 分隔多个关键词,实现混合多个要素,注意混合是同等比例混合,同时混。ex: 1girl,red|blue hair, long hair(1个女孩,红色与蓝...
3. 用":"的另一种方法,"tag1:tag2:切入时机",其中，切入时机为0～1之间的一个数值，举例：red ...
These face tags work as you'd expect. Prompt: {{official art}}, 1girl, medium hair, wavy hair, school uniform, face, {{ TAG TESTED GOES HERE }}seed: 966082668 {{official art}}, 1girl, medium hair, wavy hair, school uniform, face, {{ TAG TESTED GOES HERE }} Oddities Head Bits ...
一个关键词tag通常由两部分组成:标签和参数。标签是用来指定要使用的特定功能或风格的,而参数则是用来调整该功能或风格的细节。例如,在标签“color:blue”中,“color”是标签,“blue”是参数。在Stable Diffusion中,标签和参数之间需要使用英文冒号分隔。例如,“color:blue”表示生成内容应具有蓝色调。接下来,让我们...
本文聚焦于基于NovelAI模型的二次元图像生成,不涉及原版stable-diffusion-v1-4模型(目前v1-5模型站在Stable Diffusion的两家创始公司StabilityAI与Runway纷争的风口浪尖上hhh),不涉及TAG生成器。 一、前情提要 Stable Diffusion框架:stable diffusion webui版本 ...
在我们使用Stable-Diffusion-WebUI绘制角色时,特别是二次元人物角色,不同的发型在塑造角色时,都会有不同的画面效果,通过准确的描述词可以塑造出不同的发型,但相信还是有小伙伴对于不同发型要如何写,具体发型关键词(tag)能够产生什么效果并不是很清楚,那么接下来我们就用具体的关键词tag来展示一下效果。
《Stable-Diffusion中二次元/真人角色发型关键词(TAG)效果展示|AI绘画》 https://huke88.com/article/8110.html 《Stable diffusion插件:一键调整出图比例分辨率|宽高选择器》 https://huke88.com/article/8123.html 《Stable diffusion小知识:图生图-反推提示词[CLIP和DeepBooru]》 ...
在“Tag反推(Tagger)”中整体功能还是比较简单的,只需上传图片点击“开始反推”即可,这里需要注意以下几个方面: 1、首次使用反推时,会进行必备的模型下载,所以时间会比较长,要等待片刻。 2、预设中方案没有优劣之分,大家可以自行选择最适合的即可。 3、附加标签和排除以下标签指的是在反推的tag中加入或去除某些关键...
Stable Diffusion的关键词(tag)语法可以提高AI图像生成的精准度和创造力,其基本原则包括使用明确的标签、合理利用修饰词、关键词的组合与排除、以及利用权重调整标签的影响力。这些原则帮助指导AI准确地理解和执行用户的要求。其中,合理利用修饰词尤为重要,它们可以帮助细化和具体化生成的图像内容。例如,不仅指定“城市”...